ニュース
作業者の骨格をAIで追跡、リアルタイムにフィードバックして作業品質を向上：製造現場向けAI技術
ムクイルは、製造現場において作業者の骨格をリアルタイムで追跡するAIソリューション「骨格追跡AI」の提供を開始した。熟練者の作業データを基に、作業精度のばらつきを未然に防ぐことで作業品質を向上する。
ムクイルは2025年2月12日、製造現場において作業者の骨格をリアルタイムで追跡するAI（人工知能）ソリューション「骨格追跡AI」の提供を開始した。作業ミスの削減や品質安定化につながり、作業の効率化、品質管理コストの削減が期待できる。
同ソリューションは、作業者の骨格をリアルタイムで追跡し、作業精度を自動で評価するAI技術を搭載。熟練者のノウハウがデータとしてシステム化されており、作業精度のばらつきを未然に防ぐことで作業品質を向上する。
事前学習した熟練者の作業データや骨格データを基に、作業者にリアルタイムでフィードバックすることで作業の標準化を図る。また、作業データは自動でクラウドに保存され、過去の作業データと照合し、分析することで作業プロセスの効率化にも貢献する。
作業者の手の骨格だけではなく、全身の骨格の追跡が可能で、幅広い現場に適用できる。外国人労働者を含む、多様な人材の育成にも活用できる。属人化から脱却し、熟練度に関係なく作業者全ての均一な技術と安全性の確保を目指す生産現場のニーズに応える。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
関連記事
AI画像解析サービスに新機能を追加、保護具非着用などのルール違反を検出
東芝ライテックは、AI画像解析サービス「ViewLED Solution」向けの新機能「不安全行動検知」を発表した。天井から撮影した画像を解析して、保護具非着用などの安全ルール違反を検出し、記録できる。
熟練技能者の操作ログからノウハウ抽出、DXシステム開発検証を4分の1にする技術
三菱電機は、システム操作ログからオペレーターの経験や知見に基づくノウハウを可視化する「操作ログドリブン開発技術」を開発した。開発検証期間を4分の1に短縮できる。
スマートファクトリーとAI、ChatGPT-4oの衝撃と可能性
世界の産業界でIoT（モノのインターネット）やロボット、AI（人工知能）などを活用したスマートファクトリー化が進んでいる。その流れの中で何が起きているのか、Beckhoff Automation（日本法人） 代表取締役社長の川野俊充氏に話を聞いた。
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
人工知能は製造現場でどう役に立つのか
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。
作業分析の時間を99％削減 教師データ不要の三菱電機のAI技術
三菱電機は2024年1月25日、反復作業を撮影した動画から作業分析を行える、教師データの作成が不要な「行動分析AI」の開発を発表した。作業分析に要する時間を従来比で約99％削減できる。