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個人的に注目しているABEJAさんの記事。AIを活用して製造業の検品工程を自動化へ。
アパレルや家具など消費財分野でも検品作業はいまだに人の手に依るところが圧倒的に多く、今回の新技術はニーズがあるのではないか。
今回の武蔵精密さんとの取り組みは下記の日経記事により詳しく出てます。

https://r.nikkei.com/article/DGXMZO27016430W8A210C1XY0000?s=1
ABEJAの取締役ファウンダーの富松氏が、武蔵精密の社外取締役を務められている関係からだと思う。
製造にかかわるところでは、ABEJAはダイキンとも2016年に提携している。
https://newspicks.com/news/1636080

ABEJAについては、小売での取り組みだが下記の編集部記事も併せて。Nvidiaも出資している注目のベンチャー。Entrepedia見てみると、他には銀行系VCや伊藤忠、NDDドコモベンチャーズ、salesforceなども出資。
https://newspicks.com/news/2765607
「画像データをディープラーニング技術により解析し、良品と不良品を⾒分け不良品を検出する学習済みモデルの構築を実施した」実証実験で、「⼈が⽬視で⾏う検品と同程度の精度をもつ学習済みモデルの構築が実現した」とのこと。製造現場で、着実に、人の仕事が機械に置き換えが進んで行くのだろう。
AIを活用した取り組みが日本のお家芸であったモノづくり分野まで入ってきたとは画期的。日本の自動車の生産方式といえばカンバン方式・カイゼンなど日本発の効率的な仕組みが確立されてきたが、ストップウォッチで作業員の動きを計測してより1-2秒でも効率的な作業方法に変えるといった地道なカイゼン活動を積み重ねてきたりといった、あくまで人間の目で見える範囲のカイゼンだった。AIによるディープラーニングに基づく取り組みは、こうした生産システムが新たな次元に移ろうとしていると感じる。
以下が武蔵精密のプレスリリースですね。
http://www.musashi.co.jp/newsrelease/news/abejaai.html

AIをキーワードに掲げる会社はたくさん増えているが、その中でもABEJAはこの事例だけでなく、様々なAIを使った応用分野への取り組みでは大分先を行っているようだ。今後も注目していきたい会社
キュウリくらいなら個人レベルでも実家で自動検品機を作れるのですが、精密機器だとそりゃあ難しそうですね。
今後が楽しみ!

https://gigazine.net/news/20160901-deep-learning-cucumber-sorter/
検査工程は省人化を目的として、画像認識による良否判断が進んでいる工程です。

そこに深層学習を適用することで、さらに適切な良否判断にアップデートすることができる、という認識です。

先日、日立、ファナック、PFNはインテリジェント・エッジ・システムで協業を発表しましたが、本件も同類な取り組みだと思います。

検査工程での画像認識では、精度が高すぎると良品までNG判定をしてしまったり、精度を低下させると不適合品をOK判定してしまったりと難しい面がありました。

深層学習を実装することで、そこの解消が期待できると思います。