スマートファクトリーソリューションは、AI・IoTによる製造機器や設備の稼動状況や品質情報、現場作業者の動き等をリアルタイムに収集、可視化し、バリューチェーン全体に渡る生産の最適化、高効率化、高品質化を実現します。
製造業に特化したアルゴリズム
特長
データ処理基盤
Alibaba ECで培った強固なデータ処理基盤を活用し、生産現場のデータ収集、加工から分析まで一気通貫で実現することができます。デジタルデータ化し、可視化・分析による改善活動をします。
AIアルゴリズム
AlibabaCloudですでに用意されている機能を利用することで、イニシャル費用を最小限に抑えられます。また、AI学習モデルを自動で生成。作成したモデルに蓄積したデータを学習させ、トレーニングをすることで、精度の高い予測や解析が可能になります。
多拠点対応
日中間のセキュアで高品質なネットワーク、重要なデータも安心してご利用いただけます。
ユースケース
設備の故障予測
課題
- 自社設備の保守のため作業員を全国に派遣しておりコストがかかっています。
- 設備に不良があった場合、自動でアラームが上がるシステムが欲しいです。
解決策
- 設備の稼働情報をIoTゲートウェイからクラウドに集約します。
- AlibabaCloud上の可視化ツールを利用して複数拠点からアクセス可能にします。
- 故障予測のアラートが出た現場を遠隔で特定・調査することで定期メンテナンスの手間を省きます。
複数拠点の設備から発生するログデータをAlibaba Cloudに収集・蓄積され、解析ツールを用いて、機械学習によってお客様の設備にあった「故障予測モデル」を構築します。問題発生の予兆が検知されると運用管理画面で管理者に知らせたり、メール等で通知を発信したりします。
検品自動化
課題
- 不良品の廃棄によるロスを減らしたいです。
- 不良発生原因の調査コストを削減したいです。
- 目視検品作業によるエラー件数を減らしたいです。
解決策
- 製品の良品／不良品を判定するAIモデルを開発します。
- 個体差がある製品の検査や、汚れや色ムラを見る官能検査、過検知の判断などの判定精度を高めます。
検品ラインに定点カメラを設置し、一定期間の保存データ（製品の良品／不良品の画像）をAlibaba cloudで保存、また誤判定などのデータを蓄積、Alibaba cloudで既に用意されている学習プラットフォームでモデル更新を試行し、判定精度が向上したモデルが完成したら、新モデルをエッジに提供します。AI画像解析によって人手に頼っていた検品の業務を自動化する事が可能となリます。
歩留まり改善
課題
- 不良品が生産されたが、どこの工程に原因があったのか分かりません。
- 品質に関わる重要な工程データを発見することで歩留まりを改善したいです。
解決策
- 作業工程ごとの時間を計測、どこの工程に原因があったのかわかります。
- 作業状況をモニタリングし、マニュアルや規定に対する遅延や違反を通知します。
またセンサーなどのIoTデバイスを活用し、フォークリフトとの接近をある一定距離まで近づくと警告音を鳴らします。
現場と製造工程で取得したデータから不良原因の究明のために統計数理モデルやAIを用いたデータ分析を実施します。それによって、ボトルネックを特定することができます。特定されたセンサーと特徴から、操業手順や制御パラメータの見直しに結びつけることで、歩留まりの改善を見込むことができます。
工場の安全対策
課題
- 作業員がうっかり工場の立⼊禁止区域に⼊ったり、大型機械・フォークリフトや無人搬送車（AGV）の一時停止を忘れたりしています。
解決策
- AIによる画像認識技術で、ヘルメットや作業服の違いから必要な作業者と不注意な進⼊者を判別したり、管理者や担当者にアラートを通知します。
設備点検の高所作業において対象設備に定点カメラを設置し、一定期間の保存データ（作業員の姿勢、動作や体格、服装などの画像）をAlibaba cloudで保存、また誤判定などのデータを蓄積、Alibaba cloudで既に用意されている学習プラットフォームでモデル更新を試行し、判定精度が向上したモデルが完成したら、新モデルをエッジに提供します。画像判定によって不安全行動と判断された場合には現場に注意喚起するためにランプを点灯させるアラートをあげる仕組みと組み合わせる事でさらに効果的です。
導入までの流れ
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