次世代工場ソリューション・ショールーム（ISE Technical Conference 2019レポート）

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2019年4月に行われた日本アイ・ビー・エム システムズ・エンジニアリング株式会社（ISE）の技術カンファレンス「ISE Technical Conference」で、多くの参加者で盛り上がっていたのが「Next Generation Factory（次世代工場）」です。

この会場では、「今後の製造業における人手不足という課題に応えるための、作業効率化と匠の技の継承」を実現するというコンセプトを提示していました。

当日会場で紹介されていた5つの技術デモをレポートします。

 

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1.  ディープラーニング技術による手の位置・動き・保持物の推定

ポイント: カメラに映る手の動きや位置、持っているものなどを推定してリアルタイムに画像表示

 

「え! これこんなに早い動きに、こんなに滑らかに反応できるんですか?!」と思わずデモを自分の手でやらせてもらいました。

リアルタイムのカメラ画像に対し複数の高度なディープラーニング技術を適用し、人の「手」の位置や姿勢、2次元形状、3次元形状、保持しているものを推定して視覚化。特殊な機材を使用せずにカメラ画像を使用しているので、適用のハードルが低く、PoCを始めやすいのも特徴とのことでした。

もともと製造現場での作業や小売店でのお客さまの手の動きを可視化することを念頭に作られたデモだそうですが、そのスピーディーかつ細やかな動きの捉え方に、「ピアノ教室でのレッスンに使えそう」「外科医の執刀トレーニングにも」「マッサージ師の技能向上に」など、デモを見たり参加したりしている人たちが口々にさまざまな適用分野を挙げているのが印象的でした。

 

2.  （インプロセス）ロボット溶接音響解析

ポイント: 溶接音をほぼリアルタイムに取得〜診断して溶接中に品質評価を

 

「次工程に進んだ後、不良品判定されても…」という声に、インプロセスと呼ばれる音響分析で応えるソリューションです。

すでに安川電機さんで実証実験が進んでいるそうで、熟練の作業員を越える高確率で不良品発生の原因を突き止められるようになっているとか。

解析モデルを改良していくリトレーニングプロセスの自動化もされているそうです。

 

 

3.  ARグラスを使ったフィールドワーカーのハンズフリー支援

ポイント: 視覚・聴覚・触覚すべてを活用し、作業員の両手を空けたまま支援

 

テレビ会議システム / 画像解析 / 文書検索 / 音声認識技術を組み合わせ、会話内容や画像を解析し、作業担当員のスマートグラスに必要な関連ドキュメントや過去対応履歴を表示する遠隔支援ソリューションです。

作業員が見ているものを離れた場所にいる専門家に共有しながら会話・作業ができるので、対応が難しい作業などもハンズフリーで遠隔支援を受けることができます。

また、ワンデバイスで作業が完結するので、一つの作業にかかる作業時間の短縮はもちろん、作業全体の効率化も図れます。

 

4.  良品画像データだけで自動欠陥検出

ポイント: 良品の画像データだけを使用して、製品の不良部分を特定

 

目視による外観検査から機械学習による自動外観検査システムに切り替えたいいう製造現場でしばしば問題となるのが「良品データと比較して不良品の画像データが少ない」こと。これではなかなか機械学習は進みません。

でも、良品画像だけで自動外観検査システムを取り入れられたら? そんな望みに応えるAutoencoder技術が紹介されていました。

工場だけではなく医療の現場や、警備・防犯などでの不審物の検出などにも活かせそうな技術ですね。

 

5.  Cogworker – ディープラーニングによる作業フィードバック

ポイント: 作業画像データから作業進捗や内容の正否を判定。支援アドバイスも

 

「Aさんは平均より40%多く作業工程2に時間を費やしています」「A工場のZ作業が他工場より20%早いのは、作業手順を…」など、これまで判明しなかった工場毎や個人間の作業品質が異なる原因を、ディープラーニング技術を用いて特定〜分析〜フィードバックします。

新規作業プロセスの確立に用いたり、初期トレーニングなどにも用いることができそうな技術ですね。

今後さらに、熟練者のスキルを初心者に継承するためのテクノロジーへと進化すれば、誰もが、最高技術を持ったバリスタの淹れるコーヒーの味を再現できるようになるかも?

 

 

問い合わせ情報

お問い合わせやご相談は、Congitive Applications事業 cajp@jp.ibm.com にご連絡ください。

 

 

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