製造現場に革命をもたらすNABLASのAI外観検査システム開発ストーリー

NABLAS株式会社は、AI技術を駆使して製造業の課題解決に挑み続けています。特に、今注目を集めているのは製造現場における外観検査システム。このシステムの開発は、同社が株式会社ソミックトランスフォーメーションと手を組んで実現したプロジェクトです。これにより、中小規模の製造業におけるAIの導入が加速されています。

プロジェクトの背景と必要性

近年、製造業界では「属人化」や「高品質の要求」、「専門性の不足」といった課題が深刻化しています。特に中小企業においては、AI導入のコストが大きな障壁となっており、AI技術の普及が遅れていました。NABLASはこうした課題を踏まえ、製造現場におけるAI活用がどのように可能になるかを考え、プロジェクトをスタートしました。

特に、株式会社ソミック石川が年間4億個を製造しているボールジョイントといった重要保安部品の検査工程での作業負担を軽減するため、AI外観検査システムが求められていました。このシステムは、製造業が抱える根本的な人手不足や導入コストの問題を解決し、次世代の製造現場を見据えたものであるといえます。

解決された課題

1. 検査工程の過酷さ

ボールジョイントの目視検査は、長時間の集中力と精密さが求められ、検査員にとって大きな負担となっています。これを解消するためにAIが導入されました。

2. ノウハウの定量化

熟練の検査員たちによるノウハウをデータとして定量化し、高品質なデータセットを構築することで、AIの学習を支援しました。

3. 高いコスト

AI導入にかかるコストを抑えるために、開発費の見直しを行い、誰もが導入可能な価格設定を目指しました。

4. 専門性の高い製造現場へのAI導入

複雑な立体形状を持つ部品の検査は技術的に難易度が高く、AIによる検査技術の導入はチャレンジでした。

NABLASの取り組み

NABLASはこれらの課題を解決するために、以下のようなアプローチを採用しました。

高精度モデルの開発

不良データが少ないため、学習が難しいAI外観検査において、良品データのみを学習させる教師なしモデルを活用。また、データ生成技術を活用して質の良い不良品画像を生成し、高精度なAIモデルを実現しました。

画像の分析

ボールジョイントの状態を立体的に捉えるために、複数の視点からの画像を部位ごとに分類し、特徴の抽出を行いました。これにより、高精度な異常検知が可能になりました。

システムの最適化

現場に合ったAI外観検査システムを実現するため、データの入出力仕様の標準化や、処理速度の軽量化を行いました。これにより、製造ライン内での異常を即座に検出可能なシステムを構築しました。

まとめと今後の展望

今回のプロジェクトは、製造業の現場におけるAI導入の道を切り開く一歩となるでしょう。詳しい内容や実際の導入事例については、ソミックグループの公式ブランドサイトで公開されており、導入を検討する製造業者にとって貴重な情報が得られます。NABLASは、今後も製造現場のリアルな課題に寄り添い、AI技術の導入と深化を進めていく方針です。さらなる支援の領域として、保全や工程管理、需要予測などを視野に入れて、幅広い範囲でのAIの社会実装に貢献していきます。

お問い合わせ先

製造業向けのAIソリューション導入については、公式ウェブサイトからお問い合わせが可能です。NABLAS株式会社は、AI人材育成事業や最先端の技術を基にした様々なサービスを提供しています。彼らのミッションは「Discover the gradients, Towards the future」。これからも未来を切り開く技術とサービスの提供に努めます。