生成AI動向【ロボット導入事例】重さ10kgものワークの供給作業を完全自動化！生産性を30倍に
- #垂直多関節ロボット
- #直交ロボット
【ロボット導入事例】AI技術が使えるのは画像処理だけではない！作業者の判断基準を蓄積し自動化
製造DX.comでは工場自動化の事例を紹介しております。参考資料は経済産業省が展開しているロボット事例となりますが、見やすく、わかりやすく、をモットーに初めての方でも問題なくご覧いただける記事制作を行っております。
もくじ
主な導入内容
導入内容
- トマトの熟度のトレーサビリティを行うことで食品の品質保証が可能
- 作業環境も室温が低く過酷で、経験も必要なためロボットによる代替で人手不足を解消
企業情報
- 大企業
- サービス業（小売・卸業）
導入工程情報
- 検査工程・搬送（外観検査・ハンドリング・パレタイズ）
- 品質の向上・省力化
生産現場の課題
工程に導入している人数も多いこともあり、生産性が低かった
今回のエンドユーザー様は食料品の生産を行っていました。商品を作る前段階で、既に加工食材を仕入れる企業もありますが、鮮度の良さを追求していたため、獲れたての野菜を仕入れ、自社内で加工を行っていました。当初、野菜加工の前工程で食材の熟度判別が必要であり、人の目と手の感触で１つ１つ確認していました。
しかし、時間を要し、また、工程に導入している人数も多いこともあり、生産性が高くありませんでした。また、環境もあまりよいものではなく、冬になると手先が冷えてしまい、判別が遅くなったり、生産に支障が出てしまうこともありました。生産性向上のため、自動化を検討しますが、野菜の熟度は見た目による判別が非常に難しく、単純な画像検査による判別は難しかったため、導入を断念していました。そんな中、昨今のAI技術の著しい進歩の情報をキャッチし、AIや機械学習を活用したシステムでの導入検討を開始しました。
ロボットシステムの導入
主な導入製品
- 垂直多関節ロボット
- 画像処理カメラ
- 荷重センサ
- AIシステム
AIシステムを用いて、作業員が判別した熟度基準と、色味、硬さの相関関係を明らかにし、最終的にはシステムのみで熟度判別作業を行えるようになります。また、検査工程だけではなく、搬送、仕分け工程もロボットシステムに組み込むことで、大きな効果を得ることができました。
自動化による効果
本案件は、弊社が設計したものではないため、具体的な導入費用を掲載することができませんが、効果などとしては下記のようになっています。
主な効果など
- 投資回収年数 ：約1.1年
- 生産性 ：約2倍
- 導入部門人員 ：3人削減
- 効果 ：730万円/年
- その他の効果 ：過酷作業の代替、品質向上
※参考動画は本案件のロボットシステムではありません
最後に
AI技術は今もなお進化し続けています。AIは、自動で学習し、知識であるデータを蓄積、そして更なる品質を得ることができます。ひと昔前のAI技術では、画像の分類など、複雑な事象に対しては学習するのが難しいという課題がありました。
しかし、現在は、実用化レベルまで進化しています。幸か不幸か、今世界中で蔓延している新型コロナウィルスの影響によって、さまざまな分野からAI技術が注目されたことにより、多くの企業が更に力を上げて開発しています。今後、導入ハードルが更に低くなり、コストの軽減や実用性の向上が期待されます。
ロボット導入のお問い合わせは製造DX.comまで
自動化を行うにあたって知っておくべき事項をまとめた「工場自動化ガイド」を作成しました。これから自動化を行っていきたいと考えている企業様は是非参考にしてみてください。
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製造DX.comを運営する株式会社ファースト・オートメーションは製造業特化の生成AI活用支援会社です。製造DX.com内で研究成果の一部を投稿しています。また、製造業のデスクワークをAIで簡単にする「SPESILL（スぺシル）」を開発提供しており、特に反響をいただいております。ぜひご活用ください！
