製造現場向けAI技術

「製造現場向けAI技術」の連載記事一覧です。

製造現場向けAI技術:

SOLIZEは、製造業における目視判断を代替する画像解析AIサービス「Alt Viz」の提供を開始する。製造業の上流工程から下流工程まで、人間の単純な視覚による判断をAIで代替する。

【MONOist】()
製造現場向けAI技術:

Rossoは、ABEJAと三菱ガス化学が共同開発した「化学プラント内腐食配管の外観検査システム」において、アプリケーション開発とインフラ構築の技術支援を実施した。

【MONOist】()
2022国際ロボット展:

安川電機のAI(人工知能)関連子会社であるエイアイキューブは、「2022国際ロボット展(iREX2022)」(リアル展、東京ビッグサイト、2022年3月9〜12日)の安川電機ブース内に出展。AIの学習を簡略化するシミュレーション技術「Alliom」と画像認識技術を組み合わせた「Alliom Vision」により、唐揚げやポテトサラダの色味や配置などを判断し“おいしそうに見える”ように配膳するデモを披露した。

【三島一孝 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

大阪ガスは2022年3月8日、宇部情報システムと共同で、過去に経験がない異常でも早期検知が可能なAIシステムを開発したことを発表した。

【池谷翼 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

FRONTEOは2022年2月17日、言語分析AIを活用して事故のリスクを事前予測する、製造/建設現場向けソリューション「WordSonar for AccidentView」を発売すると発表した。現場情報や日報などの記録をAIで解析して、巻き込みや転倒転落事故などのリスク要因を可視化する。

【池谷翼 , MONOist】()
JAPAN PACK 2022:

日本包装機械工業会の事業組織であるIoT研究会は、包装プロセスの総合展示会「JAPAN PACK 2022」において「クオリティAIチェッカー」のデモ実機を披露した。

【朴尚洙 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

ラックランドは2022年2月14日、ホタテの質量推定用AIソリューション「AIセレクタ」のパイロット版導入企業の募集を受付開始した。ホタテのパッキング作業を効率化するとともに、製品の品質向上にも貢献する。

【池谷翼 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

HACARUSは2022年1月6日、化学品メーカーである第一工業製薬の製造工程において、近赤外線カメラによる撮影や人工知能によって従来比約6倍の検査速度を実現する検査技術を開発したと発表した。

【池谷翼 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

三菱総研DCSは、純銅鋳造製造工程での品質維持技術を学習したAIモデルが、実業務へ適用できるか否かを検討するための実証実験を、中島合金と共同で実施する。

【MONOist】()
製造現場向けAI技術:

ブレインズテクノロジーは2021年12月15日、同社が展開する異常検知ソリューション「Impulse」に動画データを利用した作業分析アプリケーションを追加したことを発表した。

【池谷翼 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

三菱電機と産業技術総合研究所(以下、産総研)は2021年11月25日、製造現場における環境変化や加工対象物の状態変化を予測し、稼働中のFA機器の加工速度などをリアルタイムで調整するAI制御技術を開発したと発表した。AIでの推論結果をリアルタイムで高速に反映できる他、推論結果の“信頼度”をAI判定することで、フィードバック制御を行うべきかどうかの判断も行えることが特徴だ。

【三島一孝 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

YE DIGITALが開発した、AI画像判定サービスを活用する夾雑物除去システムが、カゴメの茨城工場にて本格稼働を開始した。トマトの変色部や皮などの夾雑物をAIが画像判定で高精度に判別し、ロボットが除去するシステムだ。

【池谷翼 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

スマート工場化が進む中、製造現場でのAI活用が広がりを見せている。その中で成果を出すポイントとして3つのポイントを挙げるのが横河電機だ。横河電機のプラント向けAIへの取り組みを紹介する。

【三島一孝 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

東芝は2021年9月13日、画像内の対象物に関する質問に答えるAI(人工知能)技術「Visual Question Answering(VQA)」について、画像内の物体だけでなく非物体に関する回答も可能にしたことを発表した。

【池谷翼 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

コグネックスは2021年7月28日、ビジョンソフトウェアの新バージョン「VisionPro 10.0」を発表した。「生まれ変わるVisionPro」をキャッチフレーズに開発20年を迎えた同ソフトをさらに訴求していく。

【長町基 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

AI insideは2021年4月21日、プログラミングの非専門家でも簡単にAIモデルを作成できるノーコードAI開発クラウドサービス「Learning Center」を提供開始した。同サービスの特徴やノーコード開発ツールの可能性について、同社 代表取締役社長 CEOの渡久地択氏に話を聞いた。

【池谷翼 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

リンクスは2021年3月16日、イスラエルのスタートアップINSPEKTOのAI画像処理検査装置「Inspekto S70」を同年4月1日から販売開始すると発表。検査対象物に合わせて、AIが焦点の絞り値など検査用カメラのパラメータを自動調整する他、検査範囲の自動設定なども行う。

【池谷翼 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

東芝は2021年2月1日、1枚の写真から撮影場所や被写体の大きさを自動認識し、そのデータを管理できるAI(人工知能)を開発したと発表した。発電プラント施設などの巡視や保守点検作業の自動化などに貢献する。

【三島一孝 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

HACARUS(ハカルス)は2021年1月7日、AI技術の一分野であるスパースモデリング技術を活用した外観検査AIスターターキット「SPECTRO GO」の提供を開始した。同技術はディープラーニングと比較すると、より少ない画像数で高精度のAIモデルを作成できるという強みがある。

【池谷翼 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

東芝が製品の外観画像から製造状態の異常を検知するAI技術について世界トップレベルの検知性能を達成したと発表。公開データを用いた際の検知精度で従来手法の69.5%から79.1%に向上したという。これにより、製造現場で収集が困難な異常データを使用することなく、正常データを用いて学習を行ったAIで高精度の異常検知を行えるようになる。

【朴尚洙 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

東芝は2020年12月10日、現場技術者の知見を加えることで半導体工場や化学プラントなど変数が多項目に及ぶ工場において、不良原因解析を容易化するAIを開発したと発表した。同技術は、機械学習分野における最大級の国際会議の1つである「NeurIPS 2020」に採択されている。

【三島一孝 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

マクニカとマクニカネットワークスは2020年7月2〜3日と9〜10日の4日間、シンポジウム「Macnica Networks DAY 2020+macnica.ai」をオンライン形式で開催した。本稿では、マクニカイノベーション戦略事業本部カスタマーサクセス部課長の本村健登氏による「製造業はAIごときで立ち止まるな〜Industrial DXを実現した企業の5つの秘密〜」の内容を紹介する。

【長町基 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

多品種少量生産への要求が高まる中で1ラインに複数種類の製品が流れるようになり、最適な生産レイアウトを構築するのが難しくなっている。三菱電機ではこれらを支援する「生産ライン改善支援技術」を開発。同技術の開発を担当した三菱電機 情報技術総合研究所 情報表現技術部長の宮原浩二氏と同部 映像表現技術グループマネージャーの五味田啓氏に技術の概要と使いどころについて話を聞いた。

【三島一孝 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

オムロンは2020年6月29日、製造現場における外観検査の自動化に貢献するため、「キズ抽出」と「良品判定」の2つに特化した学習済みAI機能を搭載した画像処理システム「FHシリーズ」を同年7月1日から発売すると発表した。

【三島一孝 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

協働ロボットなど機械が人と共に働く場面が増える中で、円滑に人と協調する能力が機械にも求められるようになっている。これらの要望に応えるため、三菱電機では「人と協調するAI」を開発した。同技術により得られる価値や狙いについて、開発陣に話を聞いた。

【三島一孝 , MONOist】()
スマートファクトリー:

グルーヴノーツは、「製造×画像AI」をテーマに2020年4月14日、オンラインセミナーを開催。グルーヴノーツ アカウントエグゼクティブ 岩野敦氏が製造業向けのインフラ設備・機械の保全・安全管理業務における画像AIの活用事例などを紹介した。

【長町基 , MONOist】()
スマートファクトリー:

「第4回 スマート工場 EXPO〜IoT/AI/FAによる製造革新展〜」の特別講演にデンソーインターナショナルアジアのバイスプレジデントである末松正夫氏が登壇し、「製造AIによる生産性向上」をテーマに、タイの製造現場におけるAIを活用した生産性向上の取り組みを紹介した。

【長町基 , MONOist】()
製造現場向けAI技術:

オムロンは2019年11月13日、AI(人工知能)に関連する2つの技術発表を行った。発表したのは、FA領域で熟練者の経験を注入することでデータ処理量の軽量化を実現した「欠陥抽出AI」と、学習モデルを統合することでデータを集約する負担を軽減する「Decentralized X」である。

【三島一孝 , MONOist】()
製造業IoT:

人間の知的活動を代替するといわれる人工知能が大きな注目を集めている。ただ、製造現場で「使える」人工知能は、一般的に言われているような大規模演算が必要なものではない。「使える人工知能」に向けていち早く実現へと踏み出しているファナックとPFNの取り組みを紹介する。

【三島一孝 , MONOist】()