このカタログについて
| ドキュメント名 | 「生産現場で活用できるAI」セミナー資料 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | その他 |
| ファイルサイズ | 1.5Mb |
| 取り扱い企業 | 株式会社FAプロダクツ (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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日本サポートシステム株式会社
WEBセミナー
〒300-0331 茨城県稲敷郡阿見町阿見4666-1777 Tel. 029-840-2777 Fax. 029-840-2770・2771
日本サポートシステム株式会社
〒252-0243 神奈川県相模原市中央区上溝1880番2 SIC3-317 Tel. 042-786-1552 Fax. 042-786-1553
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JSSおよびTeam Cross FAとは
日本サポートシステム株式会社 (Japan Support System .Ltd.,)
工場に合った一品一様での装置開発を一気通貫で行う
170名規模のSIerが在籍(うち70名以上が設計のエンジニア)
年間200台以上の装置製作、納入実績は400社以上
全体最適視点に立ったものづくりを行なう
国内唯一の画像処理検証施設を運営
Team Cross FA (チームクロスエフエー)
SIer企業7社が主導するコンソーシアム
生産ライン上流から下流まで課題解決
新規工場の立ち上げや複雑・複数の案件も対応可能
グランドデザイン、ソフト設計等のエキスパートが揃う
JSSはTeam Cross FAのハード面を担うロボットSIer
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製造業の抱える課題
技術継承の遅れ
・人材の不足/減少 ボトルネック工程に手を入れて、
・作業員の高齢化 生産性・品質を上げる必要がある
・明文化されていない作業の多さ
自動機
作業の高度化
・製品品質の追求 ロボット
・少量多品種生産
・急激な市場変化への対応
カメラ
時代に合った工場運営
・老朽化設備保全/新規設備導入の遅れ
・作業員の安全な労働環境確保 AI
・設備や生産に関するデータの収集分析
etc.
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Industory4.0において求められる工場の形
Industory4.0における工場
スマートファクトリー
基幹システム、製造実行システム、現場のFA機器が
ネットワークでつながった工場
ダイナミックセル方式
工場内設備がネットワークでつながることで
リアルタイムでの生産変更を可能にする
変化に強い工場
・短期間で製品仕様/需要が変化する市場に対応できる
・少量多品種生産を可能にする
・予知保全による高稼働率の実現
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＝
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Industory4.0における「自動化」の視点
従来のSIer視点 これから必要になる視点
部分最適視点 全体最適視点
個別工程の
自動化・ロボット化
個別工程の
データ収集・IoT化
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スマートファクトリー実現までの3ステップ
スマートファクトリー化による改善
品質向上 / コスト削減 / 生産性向上 / 製品化までの期間短縮
人材不足・育成への対応 / 提供価値の向上 / リスク管理強化 等
設備のリプレース ス
データ取り環境整備等 3rd データによる制御 マ
“全体構想した上での”
下準備が重要になる ト
フ
2nd データによる分析・予測 ァ
ク
ト
リ
1st データの収集・蓄積
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ー ー
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異なる強みを持つSIerのコンソーシアム
ハード面を担うSIer
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DX型ロボットジョブショップ
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AIを活用した装置事例
SMALABO（スマラボ）東京
・キャベツの定量ピッキング作業自動化
・AIがキャベツの把持を繰り返して学習する
・ハンドを独自で開発し、3Dプリンタによって製作
SMALABO東京/SMALABO小山では
・ロボットを使用した装置
・DX型ロボットジョブショップ
・３Dピック＆治具レス組立システム
etc.
様々なスマートファクトリーに関する
ショールーム展示を行っています
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AIを活用したスマートファクトリー事例
ロボコム・アンド・エフエイコム株式会社
南相馬工場
2021年春稼働予定のスマートファクトリー
市場の動向を加味することで急な受注減を予測
生産計画を自動修正する機能を搭載予定
【自動化された工場】実現の第一歩として
AIの活用が注目されている
では、設備投資時に自動化の順番をつける際
「生産現場で使える」
「AIが人の労働環境を改善する」
「技術継承問題を解決する」
工程はどこなのか？
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事前にいただいたご質問へのご回答
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事前にいただいたご質問へのご回答
Q：画像処理で できること/できないこと が知りたい
〇 できること × できないこと
カメラが人の眼に代わる検査 人の眼で判別が出来ない /
例：傷 / 汚れ / かすれ / 物の有無 画像上で見えない物の判別
ワークの外形抽出・長さ・面積調べ 濃淡差がない / 背景とワークが
例：形状検査 / サイズ検査 同色な物の検査
物の位置認識 外乱光が激しく、
例：枠内での物の把持 / 設置 照明による対象物の見分けが
つかない場所での検査
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事前にいただいたご質問へのご回答
Q： JSSの 業務領域 について知りたい
装置化のワンストップ・サポート
① 改善されたい工程の分析 窓口1つで
スマートファクトリー化
② 個別の検査ソリューション提案
工場ラインに合わせた一品一様の装置
③ 生産ラインの効率化提案 を
照明条件の選定から設計・製作・保守
④ 仕様立案 まで一気通貫で行います。
⑤ 装置製作・納品 検査のほか、搬送・加工・梱包など
様々な工程の装置を製作できます。
⑥ 納品後サポート
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事前にいただいたご質問へのご回答
カメラの選定方法について
カメラのCCD Y方向画素数 ＝ BｘＣ÷Ａ
Ａ：最小検出サイズ（精度）
Ｂ：撮影視野（Y方向）mm
Ｃ：CCD上の最小検出画素サイズ
（例）
・最小検出サイズ：0.1㎜
・視野：60㎜
・最小検出画素数：2画素
※ 検出可能な最小画素数は2画素で見る必要があります。
画素数：60ｘ2÷0.1＝1200
200万画素以上のカメラが必要
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事前にいただいたご質問へのご回答
Q：最適な機器（カメラ、処理ソフト、照明）の 選定方法
① 現在の状況をヒアリング
② 定量化できていない工程の分析
③ 不良の分類を行う
④ 設備化の観点 / 画像処理が可能かの観点で検討
→【安定した撮像環境の構築】が可能かを判断
※ 熟練工のような多様な経験則が必要となる検査工程へは、
適切にAI等での提案を行います。
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事前にいただいたご質問へのご回答
Q：従来の画像検査とAI画像検査 の使い分け
【数値での管理をご希望される場合】
従来型 (ルールベース) での画像処理
【上記以外の場合】
形状の概ねの単一的方向性が確認できる検査 ＝ 従来型
不規則性があり、経験則を伴う検査 ＝ AI型
という考え方が一般的です
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事前にいただいたご質問へのご回答
Q：いま主流な 事前評価や装置立ち上げ について知りたい
＜事前評価＞
従来：装置の立ち上げに関連する部分ではPLC制御
↓
近年：AI導入を見据えたPC制御を求められるケースが多い
現状は、導入に向けた現場検証が多いことから
来年以降は、FA業界におけるAI導入が増加する
と考えております。
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事前にいただいたご質問へのご回答
Q：最新の 画像処理関連状況、AIビジョン、3Dビジョンの動向
・FA業界へのAIの導入が本格化してくる予想
・多種多様なAIソフトウェアが乱立している状況が落ち着く
・３Dビジョン：センサー、CMOSの性能/精度向上
AIとの組み合わせも多くなっている
※ 可視光域～非可視光域まで対応可能なCMOS
＝ 一般向けの提供も進んでいる
↓
【多様な照明に合う専用カメラ】の考え方が一新される可能性
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事前にいただいたご質問へのご回答
Q：画像処理システム構築に対する ユーザーへのヒアリングポイント
検査を装置化するにあたって
・対象となるワークによって、画像処理の最適解は変わる
・各社が出している照明・カメラ・ソフトによって
得意な部分が異なっている
まずは ① 生産工程の確認
② 製品の材質や処理方法
③ 不良の発生原因から発生する形状を把握
④ 上記の情報から検査手法の検討を行う
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