【徹底検証】生成AI(Chat GPT)で旋盤加工のフランジ部品の設計図面を作成してみた【2024年12月更新】
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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
今回のエンドユーザー様は事業の一環として、光学レンズの製造を行っていました。光学レンズとは、屈折率の高いガラスや特定の波長を通さないガラスなど、光学性能を持った光学ガラスを使ったレンズのことで、カメラや、顕微鏡、望遠鏡などに用いられています。そんな光学レンズ、もちろん、レンズなので精密検査が必要となります。今回の導入工程では、従来、熟練作業者が特殊材料、特殊形状のピンセットを用いて、検査前の整列作業を行っており、ワークが人の指先程度の極めて小さいものであったため、非常に集中力が必要な作業でした。レンズが透明な製品であるため、認識が難しいと判断し、自動化検討を行っていませんでしたが、昨今の画像処理システム技術の進歩を展示会で知り、ロボット導入検討を進めました。
今回、協働ロボットの多関節ロボットを導入しました。協働ロボットのメリットとして、安全柵が不要なため、ラインの大幅な変更が不要であるため、導入へのインパクトを抑えることができます。当初エンドユーザー様が難しいと考えていた画像処理は、反射光を利用するシステムを設計。透明なガラス素子の方向性と裏表の判断を確実かつ高速で行うことができ、検査員がランダムに配置したワークをロボットがピックアップし、整列させることを実現しました。また、形状確認時に、同時に異品種混入や寸法異常を行うことができ、不良品は、その時点で別容器に排出することができるため、検査時間も短縮することができるようになりました。
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。
※参考動画は本案件のロボットシステムではありません
協働ロボットの強みは、人と一緒に働くことができるのはもちろん、省スペース化を図ることができる点です。今回の事例のように導入スペースが狭く、安全柵を設けることができない場合、協働ロボットの採用を検討する余地があるでしょう。また、昨今の画像処理カメラの精度は非常に高く、瞬時に形状や色、表面状態を認識することができます。今回のようなガラスなどの透明な製品でも反射光を利用したり、様々な解決方法で、ロボットの認識を実現することができます。更にAIを活用することで食材の微妙な差による可否判断をデータを蓄積しながら、自分で考えて作業ができるため、もう人の熟練の領域に達しているといっていいでしょう。協働ロボットは作業速度が劣る点がありますが、ロボットですので、作業時間で補うことが可能です。ロボットと一緒に働くことで、ロボットに愛着を持ち、職場が活性化したという現場もあるため、現場のアイドルになるかもしれませんね!
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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