スカイディスクとトヨタ自動車九州、品質検査で「音」を聞き分けるAI異音検査システムを共同開発し本稼働開始

スカイディスクとトヨタ自動車九州、品質検査で「音」を聞き分けるAI異音検査システムを共同開発し本稼働開始スカイディスクトヨタ自動車九州は11月4日、レクサスを生産するトヨタ九州宮田工場の検査ラインにおいてAIを活用した異音検査システムを2021年8月から導入し、本稼働を開始したと発表した。異音検査のAI活用は、設備保全分野で多数の事例があるものの、品質検査分野での実装は国内初という(2021年10月までに公開された実証実験を除く、AI実装の事例対象。スカイディスク調べ)。

レクサス完成車の検査項目の1つに、走行中に車内で異音がしないか最終確認する「車内異音検査」があり、この車内異音の検査工程にAI異音検査システムを導入した。今後は、今回の実績を基に宮田工場内の別の検査ラインへの導入を検討する。

トヨタ九州宮田工場は、レクサス製造拠点として各工程に熟練工を配し、世界トップレベルの品質を守り続けているという。ただ、出荷前の検査項目である異音検査は、検査員の聴覚で「音」を聞き分ける官能検査であるため、個人の聴力に影響を受けやすい工程となっていた。また将来予想される検査員の高齢化による聴力の衰えや個人差に対応するため、2018年1月からAI化の検討を開始したという。

スカイディスクが開発した音に特化したAI分析ソリューションは、検査走行中の車内の音データを人の聴覚特性に基づいて分類し、抽出された約1万個以上の特徴量から異音を判定するAIモデルを作成するというもの。今回の取り組みでは、スカイディスクとトヨタ九州が、AI分析ソリューションをレクサス製造ラインに合わせてカスタマイズし、AI異音検査システムを共同開発した。

システム概要と導入ステップ

スカイディスクのAI分析ソリューションでは、対象の音に合わせたマイク選定が重要という。そこで今回は、新たに車内異音用に集音マイクを選定し、異音検査における音データをデータベース化した。データに基づいた安定した検査品質の実現のため、熟練検査員の経験や判断をAIに学習させて、検査精度を高めたそうだ。

2018年4月から、実際の工程でAI異音検査システムの検証を開始。実運用に向けて繰り返し精度向上に取り組むとともに、システム構築を含めた最終調整を実施した。検査精度が安定的に確保できたことから、2021年8月に本稼働を開始した。

両社は、このAI異音検査システムの開発・導入により、検査員の聴覚に依存していた検査工程の属人化解消・品質安定化を実現したとしている。また、検査作業者の耳の負担や凹凸のある検査路面を運転する際の身体的負担も低減できたそうだ。高い検査品質が求められる最終検査工程かつ、特に人の身体能力に依存し標準化が困難だった異音検査で導入できた実績を基に、今後は他の検査工程への展開も検討するそうだ。スカイディスクとトヨタ自動車九州、品質検査で「音」を聞き分けるAI異音検査システムを共同開発し本稼働開始

一般に、官能検査による検査工程は、熟練検査員の経験により不良原因まで推測されるなど、品質管理の向上に寄与してきた歴史があり、検査員が音を聞いて良品・不良品を判断する異音検査もその1つとなっている。しかし異音検査では、人の聴覚で聞き分けるために定量的な判定基準を設けることが難しく、また検査対象の「音データ」が蓄積されていないため、検査員同士での共有・継承が困難だ。

スカイディスクによると、これら課題をAI分析ソリューションで解決するには、まずは適切なデータ収集(集音)から着手する必要があるという。ものづくり現場の様々な制約条件を考慮した上で、AI開発に最適なデータ収集、ハードウェア・設備を含めたワークフロー設計・開発まで取り組むことで、AI実装による課題解決が実現したとしている。

レクサス製造ラインの熟練工の技を人とAIが協働し伝承、TRIARTとトヨタが「不良予兆感知システム」の試行開始

レクサス製造ラインの熟練工の技を人とAIが協働で伝承、TRIARTとトヨタが「不良予兆感知システム」の試行を開始

ITや情報デザインを手がける「総合ソリューション企業」TRIART(トライアート)とトヨタ自動車九州は6月9日、トヨタ九州宮田工場のレクサス製造ラインにおいて、「熟練工が感覚的に発見するような超微細な不良を、人とAIとの協働で未然に検出」する不良予兆感知システムの試行を開始すると発表した。

今回の取り組みは、鋼板のプレス加工によりパネルを作る際に、ごくわずかな形状のズレや鋼板の伸長度の差を、プレス機内部に設置したサーモカメラの画像から検出するというもの。成型後のヒビ割れやその他の不具合を招きかねないこうした不良の発見は、これまで熟練工の感覚と経験に依存してきた。

TRIARTは、同社が開発し実績を積んできた、画像データを基にした感性情報処理技術「コンポジットAI『4CAS』」を使い、サーモカメラの画像からパネルの基準形状となるマスター画像を生成して、生産されたパネルとマスター画像との差異を算出することで、5秒に1枚作り出されるすべてのパネルの評価を行えるようにした。これにより、「どのような事例が現れると次に不良が発生するか」という法則性が得られ、「熟練工の精度」での不良予兆感知が可能になるという。

このシステムの最大の特徴は、「画像を生成するタスクをAIの学習のみに依存せず、途中で作業員が大まかな形状指定を行い、再びAIの演算に戻す」というフローだ。AIで全自動化するのではなく、作業員の技能や人の判断のほうが優れている場面では、人の力を活用してAIが補完という考えだ。こうしたフローをデザインすることが「多くの課題解決を迅速化させる」と同社は信じている。

TRIARTのコンポジットAI「4CAS」は、前後の文脈から画像や音声などの情報の意図を読み取る人の脳と同じように、複数のAIの相互作用、相互制御によって対象データの中から意味や性質の「まとまり」を抽出し、高精度の結果を得るというユニークなシステム。コンポジットは「複合」を意味し、4CADSは「認識と知覚のための」という意味を持つ。

トヨタと共同開発した今回のシステムは、コンポジットAI「4CAS」のAIプロセスをブラックボックス化しない構成を活かし、「製造業というフィジカルな現場で人とAIが台頭に協働する好例」だという。

この試行は、トヨタ九州宮田工場で行われる。ここはレクサスの製造拠点であり、各工程に世界トップレベルの熟練工が揃っている(アメリカの調査会社J.D.パワーの2016年「日本自動車初期品質調査」で1位など)。「今回のような新しい生産技術が熟練工にさらなる技能とセンスを磨く余力を作り出し、より魅力的な製品をご提供する糧となることを期待しています」とTRIARTは話している。

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カテゴリー:人工知能・AI
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