製造業における人工知能の活用事例トップ 5

製造業は大きなデジタル変革を遂げています。従来のモデルはインダストリー 4.0 へと進化しています。イメージング技術、CMOS センサー、組み込みビジョン、機械学習とディープラーニング、ロボット インターフェイス、データ転送規格、画像処理機能など​​、さまざまな分野の急速な発展により、コンピューター ビジョン技術はさまざまなレベルで製造業界にメリットをもたらすことができます。新しいイメージング技術は新たな応用機会をもたらします。コンピューター ビジョン テクノロジの発展により、製造のパフォーマンス、統合、自動化が向上しました。製造のさまざまな段階におけるコンピューター ビジョンのさまざまな使用例を詳しく見ていきましょう。その前に、まずコンピューター ビジョンとは何かを理解しましょう。

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コンピュータビジョン

これは、コンピューターに世界を視覚的に理解する機能を提供することを目的とする人工知能とコンピューター サイエンスの分野です。コンピューター ビジョンの目的は、デジタル画像を使用して、3 つの主要な処理コンポーネントを通じて人間の視覚をシミュレートすることです。

• 画像取得
• 画像処理
• 画像解析

それでは、製造業における上位 5 つのアプリケーションを見てみましょう。

予測メンテナンス

予知保全とは、生産プロセス全体のデータを分析し、異常な動作を事前に特定して適切な措置を講じ、生産停止の長期化を回避することで、高額な製造設備の故障を防ぐ方法です。

IoT を使用した予測メンテナンスの改善により、機器のダウンタイムを 50% 削減し、機器の設備投資を 3%～5% 削減できます。製造業界では、これらのコスト削減により、2025 年までに年間約 6,300 億ドルの経済効果がもたらされる可能性があります。 --マッキンゼー

故障が発生する前にモバイル アプリから警告を受け取ることができたらどうなるでしょうか。興味深いですね。予測メンテナンスにより、部品の交換時期がわかるので、計画的なダウンタイムが短縮され、製品を最適な時間稼働させることができます。これにより、不必要な修理コストを削減できます。

予知保全技術

障害を効果的に予測し、メンテナンスの早期警告を提供するために使用できるさまざまな監視デバイスと技術があります。それぞれのタイプを見てみましょう:

• 振動解析は、ハンドヘルドアナライザーまたは機器に組み込まれたリアルタイムセンサーを通じて機械の振動を監視できるもので、メンテナンスの計画や資産パフォーマンスの向上に役立つツールであり、潜在的な障害を予測できるため、計画外のダウンタイムを防ぐのに役立ちます。
• 赤外線サーモグラフィー - 赤外線カメラを使用して高温（ホットスポット）を検出するのに役立ちます。赤外線はホットスポットを特定することで、コストのかかる修理やダウンタイムを回避するのに役立ちます。連邦エネルギー管理プログラム (FEMP) では、反応型メンテナンス プランのみを使用する機器の場合、エネルギーを 30% ～ 40% 節約できるとされています。
• 超音波分析 - この技術は音を使用して故障した資産を特定できます。漏れ検出、機械検査、電気検査、アークフラッシュ検出、スチームトラップ検査、バルブ検査などに使用できます。
• 音響モニタリング – このテクノロジーは、音波または超音波レベルで機器内のガス、液体、または真空の漏れを検出するのに役立ちます。これらは超音波よりも比較的安価です。

バーコードの読み取り: バーコードは、製品、パッケージ、または部品に適用される機械で読み取り可能なパターンです。これらは、製品のライフサイクル全体にわたって情報を提供し、製品を追跡するために使用できます。何千ものバーコードを認識して処理するのは面倒な手作業であり、正しい結果を得るためにはスキャナーのオペレーターをバーコードの近くに配置する必要があります。ただし、コンピューター ビジョン スキャンを使用すると、バーコードを正しく検出するために、コンベア ベルトを通過する製品をカメラ ベースのスキャナーに向ける必要は必ずしもありません。スマート業界では、画像内の情報を機械が読み取り、使用できるようにするために、OCR (光学文字認識) テクノロジも統合されています。光学式バーコード認識 (OBR)、インテリジェント文字認識 (ICR)、光学式マーク認識 (OMR) などのテクノロジーを使用して、既存の機能を拡張できます。

• OCR は、スキャンされたドキュメントやスクリーンショット内のテキストを認識するために使用されます。
• ICR は、たとえば手書きのフォームからテキストを読み取るために使用されます。アンケート
• OMRはアンケートやフォームのチェックボックスを識別するために使用されます
• OBRは、生産ラインでの部品の自動ルーティングのために従来の1Dおよび2Dバーコードを認識するために使用されます。

欠陥の特定: 大量の商品や製品を数えることは、どの製造会社にとってもかなり面倒な作業です。コンピューター ビジョンは、キャプチャされた画像からリアルタイムの情報分析を提供し、複雑な検査タスクを実行できます。各コンテナに正しい数のアイテムが含まれていることを確認するのに役立つカウント メカニズム システムを提供します。製品の合計が間違っていたり、コンテナが不良品としてマークされてラインの最後尾に到達した場合、不良品を含むコンテナはすべて拒否されます。これにより、不良品を梱包して発送するリスクを排除できます。

製品と部品の組み立て: コンピューター ビジョンにより、製品と部品の組み立てが標準に厳密に従って実行されることを確認できます。厳格な評価基準により、製品のリコールが削減され、生産性が向上します。たとえば、大量の乳製品を生産する乳製品製造会社は、コンピューター ビジョン テクノロジを使用して正しいパッケージングを確保できます。また、キャップシール、位置、ラベルなど、ボトルのその他の重要な機能を確認するのにも役立ちます。

機械学習とディープラーニング: さまざまな形式、構造、セマンティクスを持つ、想像を絶する量の感覚データが存在します。ディープラーニング技術により、人々はこのデータから自動的に学習し、パターンを発見し、それに基づいて意思決定を行うことができます。予測保守、処方分析、診断分析、記述分析など、さまざまなレベルのデータ分析を区別できます。製造業におけるその応用例をご紹介します。

• 予測分析では、統計モデルを使用して、将来の生産と設備の劣化の可能性を予測します。
• 処方的分析は、あらゆるアクションを実行するための複数のシナリオを提供します。
• 診断分析は、機器の故障の原因を報告するために設計されています。
• 記述的分析は、製品の動作パラメータ、環境、および条件を分析するのに役立ちます。

インダストリー4.0の登場

コンピューター ビジョンが製造業界に旋風を巻き起こすことは明らかです。製造と流通の変化により、スマート製品や革新的な製造モデルも生まれています。画像認識や音声認識といった自動化により、生産性と精度も向上しました。スマート ファクトリーでは、計画外のダウンタイムが大幅に削減され、製品設計が改善され、効率が向上し、移行時間が短縮され、全体的な製品品質と作業者の安全性が向上しています。