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KDDI America
今月は、工場のデータを集積・分析することで生産プロセスを高度化する取組み「スマートファクトリー」の身近な実例についてご紹介いたします。ニュース紙面でよく目にする「スマートファクトリー」という言葉ですが、最先端設備を持つ大規模工場向けのソリューションではないの？と、あまり身近には感じておられない方も多いのではないでしょうか。AI技術の急速な発展やIoTの普及に伴い、以前より導入障壁は下がっており、数ライン規模の製造現場でも、ピンポイントな現場課題解決のために効果的に導入する事例が増えてきています。
今月は３つの具体的事例をご紹介いたします。
不良品判定の部分に学習モデル型の画像認識AIを導入。OK/NG画像データを学習（ディープラーニング）させ、チューニングを重ねることで判定の精度を改善、95％近い正確性を維持可能となります。最新のAI技術を活用し、ソフトウェア側で撮影した画像の角度補正、ノイズ除去などの処理を行うことで、更なる精度向上に貢献。コスト削減、人手不足解消はもちろん、検査精度の安定化にもつながります。
インラインでAI外観検査を定点カメラを設置。画像データをもとに特定のユースケースにあったAIモデルを作成することで、空間的な配置場所や結線ルートの異常、配線のズレをミリ単位で検知可能に。
従来は人による目視で確認していた検品作業を自動化し、早期に不良品を選別することでコスト削減や品質向上に貢献しました。
コネクタ部品のハーフロック（半環濠）不良検知のため、アセンブリ工程で音響データを収録。接続時のクリック音の音響特徴量を分析・可視化する技術を導入。AIモデルを用いて、工場内の騒音や雑音などのノイズを分離・クレンジングすることで更なる精度向上につながります。検査工程の省人化はもちろん、作業員の感触や聴覚に依存しない定量的な判定が実現可能になります。
インラインでAI外観検査を定点カメラを設置。画像データをもとに特定のユースケースにあったAIモデルを作成することで、空間的な配置場所や結線ルートの異常、配線のズレをミリ単位で検知可能に。
従来は人による目視で確認していた検品作業を自動化し、早期に不良品を選別することでコスト削減や品質向上に貢献しました。
今月もご購読ありがとうございました！製造業のDXは急速に進んでおり、AIやIoTを活用していくことが今後の競争力維持のために重要なポイントとなります。
KDDI Americaはお客さまの日々の業務改善・本業貢献をデジタルイノベーションのテクノロジーにより全力でサポートします。
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KDDIアメリカ（本社：ニューヨーク）は、1989年に設立され、以降30年にわたりワンストップのICTソリューションを提供しています。米国に8拠点展開し、サービスエリアは北米だけでなく中南米もカバーしています。お客さまに最適なデジタルトランスフォーメーションを実現するべく、近年は、既存のICTソリューションの提供だけでなく、アプリケーション分野におけるコンサル・構築などを強化しています。
こうした取組みをとおして、お客さまの挑戦を全力でサポートしていきます。
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長瀬 幸太 / Kota Nagase
Marketing Associate
2023年KDDI America, Inc.に新卒で入社。アメリカ合衆国テキサス州のヒューストン大学にて、マーケティングの修士を修了。趣味は筋トレ、テニス、ファッション。高校時代にはテニスでテキサス州ダブルス大会３位に入賞。毎日のようにお目当ての洋服を追い求めている。
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