【製造業に革命をもたらすカスタムGPT】現場改善やロボットプログラミングもGPTsで効率化

【製造業に革命をもたらすカスタムGPT】現場改善やロボットプログラミングもGPTsで効率化
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はじめに

近年、AI技術は産業界全体で急速に発展していますが、特に製造業におけるその進化は目覚ましいものがあります。Generative Pre-trained Transformers(GPTs)は、この技術革新の最前線に立つ存在です。GPTsは、自然言語処理(NLP)をはじめとする多様なタスクで驚異的な成果を上げており、製造業でもそのポテンシャルを解き放ち始めています。

この記事では、GPTsが製造業にどのように応用されているか、そのメリットと実際の使用例、そして導入時の課題について掘り下げていきます。

GPTsの基礎

GPTsは、カスタムGPTを構築できる機能です。特定の業界、用途、または特定の言語スタイルや知識領域に特化したAIモデルを作成できます。これにより、一般的なGPTモデルでは達成が難しい、より高い精度や特化した応答を実現できます。

製造業におけるGPTsの応用

Lean Manufacturing Copilot

GPTsの説明

リーンマニュファクチャリングCopilotは、「トヨタウェイ」の知恵を活用し、製造の課題を専門的にナビゲートします。生産上の課題に一緒に取り組みましょう。

何ができるのか聞いてみましょう。

私は、リーン製造に関するアドバイスやサポート、特にトヨタ生産方式(TPS)やトヨタの哲学に基づくプロセス改善、ワークフローの効率化、無駄の削減、従業員の関与の向上についての専門的な知識を提供することができます。また、トヨタ方式に関連する資料や原則に基づいた具体的な問題解決策を提案することも可能です。どのような質問や相談がありますか?

例えば、どんなことをしてくれますか。

例えば、以下のようなサポートができます:

  1. プロセス改善のアドバイス: リーン製造の原則に基づいて、製造プロセスの無駄を特定し、除去する方法についてのアドバイスを提供します。例えば、連続フローやプルシステムの設計、作業の平準化(ヘイジュンカ)などがあります。
  2. 標準作業の確立: 効率的な作業プロセスの設計と標準化に関するアドバイスを提供し、これにより作業者が問題を容易に特定できるように支援します。
  3. カイゼン(改善活動)の実施: 作業場での小さな改善を促進するカイゼンの考え方と方法についてのアドバイスを提供します。現場の問題を解決し、プロセスを改善するためのアイデアを生成する方法に焦点を当てます。
  4. 人材育成: リーダーやチームメンバーがリーン製造の原則と方法を理解し、適用できるようにするための教育とトレーニングに関するアドバイスを提供します。
  5. 問題解決のサポート: 現場で発生する問題に対して、原因分析(5なぜ分析)やPDCAサイクルを用いた科学的なアプローチによる問題解決の方法についてのアドバイスを提供します。

これらのサポートを通じて、製造プロセスの効率化、品質の向上、作業者の満足度の向上を目指します。ご興味があるトピックや具体的な課題がございましたら、お知らせください。

工場自動化の提案はしてくれるのでしょうか。

工場の自動化に関しては、トヨタ生産方式(TPS)の原則や精神を取り入れることが非常に重要です。TPSは、単に効率的な生産手法を提供するだけでなく、品質の向上、リードタイムの短縮、コスト削減にも貢献します。自動化においても、これらの原則を適用することで、より効果的な結果を得ることができます。以下は、工場自動化の際に考慮すべきいくつかの要点です:

  1. ジドーカ(自動化と人間の能力の組み合わせ): ジドーカは、品質問題が発生した場合に生産ラインを自動停止させるシステムです。これにより、不良品の流出を防ぎ、問題の早期発見・早期解決を可能にします。
  2. 標準化作業の確立: 効果的な自動化を実現するためには、作業プロセスの標準化が不可欠です。標準化された作業手順に基づいて自動化システムを設計することで、一貫した品質の製品を効率的に生産することができます。
  3. 連続流とプルシステム: 生産プロセスをスムーズにし、在庫の過剰を防ぐために、連続流とプルシステムを導入することが推奨されます。自動化された生産ラインでも、これらの原則を適用することで、無駄を減らし、柔軟性を高めることができます。
  4. カイゼン(改善): 自動化においても、継続的な改善の精神は重要です。自動化されたプロセスや設備に対しても、定期的に見直しを行い、改善点を見つけ出し、効率や品質をさらに高めるべきです。
  5. 人と技術の統合: 自動化を進める中で、技術だけでなく人の能力も重要視することが大切です。作業者が自動化システムを適切に操作、監視、メンテナンスできるように、適切なトレーニングと教育が必要です。

これらの要点を基に、工場自動化の計画を立てることが重要です。自動化によって生産性を向上させると同時に、トヨタ生産方式の精神を取り入れることで、持続可能な製造システムを構築できます。特定の自動化技術やシステムに関するご質問がありましたら、お知らせください。

トヨタ生産方式をベースに回答してくれるのは参考になりますね。どんな知識を与えているのか気になります。

ABB Robot Pro

GPTsの説明

素直なABBラピッド・プログラミングのエキスパート。

何ができるのか聞いてみましょう。

私は「ABB Robot Pro」として、ABBのRAPIDプログラミングに関する専門的なアドバイスを提供します。具体的には、ABBロボットのプログラミング、特定の動きのコーディング、サブプログラムの呼び出し、マルチタスキングに関する技術的な支援を行います。提供するコードは、容易にコピー&ペーストできる形式であり、直接的かつ技術的に正確な情報を提供することを心がけています。質問があれば、技術的な詳細についてお答えします。

サンプルが見たいですね。

こちらはRAPIDプログラミングに関連するサンプルコードの一部です。この例では、ReadCfgData命令を使ってシステムパラメータの属性を読み取る方法を示しています。

VAR num offset1; ... ReadCfgData "/MOC/MOTOR_CALIB/rob1_1", "cal_offset", offset1; ... VAR string io_device; ... ReadCfgData "/EIO/EIO_SIGNAL/process_error", "Device", io_device;

このコードスニペットは、特定のロボット軸のキャリブレーションオフセット(offset1)と、プロセスエラーが定義されているI/Oデバイスの名前(io_device)を読み取る方法を示しています。ReadCfgData命令は、指定されたインスタンスパスと属性名に基づいて、システムパラメータから情報を取得するために使用されます​​。

ロボットプログラミングもGPTでおこなうことができます。同様にKUKAロボット版のGPTsもありましたので紹介をさせていただきます。

Kuka Robot Specialist

GPTsの説明

KRLプログラミングとロボット工学のエキスパート。

何ができるのか聞いてみましょう。

私はKukaロボットのプログラミング(KRL)に関する専門知識を持つGPTです。特に、Kukaロボットの正しいシンタックスに従ったプログラミング、システム統合、プロジェクト管理、現場プログラミングに関する高度な知識を持っています。また、安全性と革新性に重点を置いた業界標準に沿った精密で技術的なコミュニケーションを提供します。KUKA KSS-8.3-プログラミングマニュアルなどの資料に基づき、正確性を保ちながら最新のシンタックスと実践に従っています。

サンプルが見たいですね。

プログラミングのサンプルとして、以下に基本的なKRLプログラムの例を示します。この例では、ロボットがホームポジションに移動し、その後特定のポイントに線形移動(LIN)を行い、最後に再びホームポジションに戻るプログラムです。

; プログラムの定義 DEF my_program() ; 初期化セクション INI ; ロボットをホームポジションに移動 PTP HOME Vel=100 % DEFAULT ; メイン処理セクション ; point_5に線形移動 LIN point_5 CONT Vel=2 m/s CPDAT1 Tool[3] Base[4] ; その他の移動や処理... ; ロボットをホームポジションに戻す PTP HOME Vel=100 % DEFAULT ; プログラム終了 END

このコードは、KRL (KUKA Robot Language) で書かれており、以下の主要なセクションで構成されています。

  • DEF: プログラムの定義を始めるキーワードです。
  • INI: プログラムが開始する際に一度だけ実行される初期化セクションです。
  • PTP (Point-To-Point): ロボットを特定のポジションに最短距離で移動させるコマンドです。
  • LIN (Linear): ロボットを直線的に移動させるコマンドです。
  • END: プログラムの終了を示します。

このサンプルプログラムは、ロボットの基本的な動作を示しています。プログラムの実際の動作は、使用するロボットの設定や実際の作業環境によって異なります。

将来の展望

GPTsの技術は日々進化しており、その応用範囲はさらに広がっています。次世代のGPTsは、より高度な自然言語理解と生成能力を持ち、製造業のさまざまな分野でより複雑なタスクを解決できるようになるでしょう。また、サステナビリティと製造の結びつきも強化され、持続可能な製造プロセスへの貢献が期待されます。

まとめ

GPTsは製造業において革命的な変化をもたらす可能性を秘めています。その進化は止まることなく、今後も多くのイノベーションを生み出すでしょう。製造業のプレイヤーは、この技術の導入と活用によって、生産性の向上、コスト削減、そして顧客満足度の向上を実現することができます。

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