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  • スカイディスク、三洋化成工業が名古屋工場にAI活用の生産スケジューラ導入

    スカイディスクは4月11日、三洋化成工業が名古屋工場の製造ラインに、同社の製造業向けAI(人工知能)を使ったSaaS型の生産スケジューラ「最適ワークス」を導入したと発表した。

    「最適ワークス」は製造業向けのAIを活用したSaaS型の生産スケジューラ(生産計画自動立案システム)。「いつまでに、何個、どの製品を」というオーダー情報から、AIが設備稼働、人員配置の割り付け計画を瞬時に立案する。また、独自開発エンジンで、マスター設定にかかる手間を改善した。

    「最適ワークス」の画面イメージ
    「最適ワークス」の画面イメージ

    システムは、設定変更を簡単にする部分にAI技術を活用しており、計画担当者がアウトプットを見て初めて気付くような、長年のノウハウ(暗黙知)が製造現場にある前提で開発。改善過程で言語化されたノウハウを追加設定していくことで正確な要件定義を行える。

    三洋化成は、コア技術の界面制御技術を軸に、ヘアケア用界面活性剤、化粧品原料、樹脂・ゴム用添加剤、塗料用樹脂、接着剤、医療機器などの機能化学品を開発・製造する。

    同社は、既に他社製の生産スケジューラ(計画管理システム)を導入していたが、導入から月日がたち機能に詳しい人が少なく十分に活用できず、導入初期から使用するガントチャートでの活用にとどまっていた。

    また、これまで諸条件を満たしながら、なるべく段取り時間を短縮する生産順序は、担当者が頭の中で考慮しながら日々の計画作成を行っており、緊急の計画変更が発生したときには、複雑化した計画立案が大きな業務負担になっていた。

    さらに、特定の担当者が計画立案業務を担っており、属人的な業務であることが課題だった。こうした背景から、今回、スカイディスクの生産スケジューラを採用することにしたという。

    同社では、システム導入で、これまで計画担当者が頭で考慮していた制約条件を整理し、システムに設定することで、属人化リスクの解消とともに、日々の生産計画立案と修正業務の負荷低減を図る。さらに、生産計画のデータを集約することで、中長期的な計画の改善活動を行う基盤構築を目指すとしている。

  • スカイディスクと英進館、生徒への学習指導をサポートするAI成績分析システム​「E-PAS」を共同開発

    スカイディスクと英進館、生徒への学習指導をサポートするAI成績分析システム​「E-PAS」を共同開発

    学習塾の講師は、公開テストの結果をもとに生徒ごとの学習計画の指針を立てる。しかし、テスト結果から正確に弱点を分析するには深い教科理解が必要であり、講師の教科ごとの習熟度によっては指導にバラツキがある状況である。また、大量のテスト結果に対応するため、学習指導以外にも多くの業務負荷がかかっていた。

    株式会社スカイディスクと英進館株式会社は、生徒への学習指導に独自AI成績分析システム​「E-PAS」を共同開発した。なお、英進館が小学4年生・5年生、中学1年生・2年生を対象に2022年6月の公開テストより同システムの利用を開始している。

    E-PASは、英進館が過去10年に実施した模試データと塾生データをもとに、その生徒が間違いやすい単元の傾向をAIが分析する。AI開発には、受験生の個人情報は含まない成績データのみを使用しており、過去に類似問題を間違えた受験生グループのテスト結果や成績推移をもとに、上位の偏差値グループと比較した際の弱点ポイントである「復習重要度アドバイス」を示唆する。同時に、同グループの受験生が間違える傾向が高い関連分野を「重要単元」としてピックアップする。

    E-PAS使用の流れとしては、まず講師がテスト終了後、従来通りに採点・結果をとりまとめる。次にテスト結果と過去10年の模試データを、E-PASにインプットデータとして入力する。E-PAS利用により、生徒一人ひとりの弱点項目がAI分析し、分析結果は「復習重要度アドバイス」「重要単元」として、PDFに出力される。講師はテスト結果とAI分析結果を確認し、生徒ひとりひとりの学習計画を考案。個別カウンセリングにて提示する。

    スカイディスクと英進館、生徒への学習指導をサポートするAI成績分析システム​「E-PAS」を共同開発
    「E-PAS」画面イメージ

    学習計画をAIがサポートすることで、生徒一人ひとりへの学習指導の充実と、現場講師の業務負荷軽減が期待できる。

  • スカイディスクとトヨタ九州、車の品質検査で「音」を聞き分けるAI異音検査システムを共同開発

    スカイディスクとトヨタ九州、車の品質検査で「音」を聞き分けるAI異音検査システムを共同開発

    レクサスを生産するトヨタ九州宮田工場では、出荷前に検査員が「音」を聞き分ける異音検査を行なっている。異音検査は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で、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などが課題だった。

    そこで株式会社スカイディスクとトヨタ自動車九州株式会社は、トヨタ九州宮田工場の検査ラインに、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。

    今回発表された異音検査システムには、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が活用されている。これは、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ソリューションだ。

    そして今回、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、対象の音に合わせた新たな車内異音用の集音マイク選定や、異音検査における音データをデータベース化するなどのカスタマイズをし、AI異音検査システムを共同開発した。

    スカイディスクとトヨタ九州、車の品質検査で「音」を聞き分けるAI異音検査システムを共同開発
    AI異音検査システムの概要図。

    検査対象は完成したレクサスで、適応工程は最終検査の項目のひとつである、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で活用される。

    AI異音検査システムの開発・導入により、属人化解消、品質安定化のほか、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することができた。

    今回得られた実績を基に、今後は他の検査工程への展開も検討していくという。

  • スカイディスクが、製造業向けAI活用プロジェクト設計サービスをリリース

    スカイディスクが、製造業向けAI活用プロジェクト設計サービスをリリース

    製造業向けAIサービスの提供を手掛けるスカイディスクが、AI導入に関心のある企業を対象に、アンケートを実施したところ「(検討を含む)実績あり」企業のうち、「効果を実感している」という回答は2割ほどだったという。このことから、多くの企業がPoC(実証実験)止まり、あるいは計画そのものが頓挫している事実がわかった。

    プロジェクトの設計を誤ると、PoC(実証実験)に投じる手間やコストが全て無駄になってしまう恐れがある。

    そこで、今回、同社が発表した「製造業向けAI活用プロジェクト設計サービス」は、2日間でクライアントのAI活用プロジェクトについて、PoC(実証実験)に向けた要件を整理するというもの。具体的には、解決すべき業務課題の優先順位づけ、目指すべき実装イメージの設定と、その妥当性を見極めるためのPoC(実証実験)における検証項目を明らかにするというものだ。

    同サービスの対象クライアントは、以下の通り。

    • すでにデータ解析に取り組んでいるが、現状の進め方が正しいのかを確認したい
    • AI活用プロジェクト設計を見直したい
    • AI活用プロジェクトが構想段階から進まない
    • 保有するデータの活用方法に悩んでいる

    クライアントには、マイルストーン設計書(実装イメージ・PoCで必要な検証項目)のほか、技術的講義資料、データ解析レポートが成果物として、納品されることとなっている。

  • スカイディスク、検品業務を効率化するAI外観検査機ローコストパッケージを提供開始

    スカイディスク、検品業務を効率化するAI外観検査機ローコストパッケージを提供開始

    製造業を中心にAIサービスを提供する株式会社スカイディスクには、これまで人が目視で良否を判断する検品・検査工程の業務効率化について多数の問い合わせがあった。

    しかし、具体的に案件を進めていくと「画像データがない」「データはあるけれどAIで判断できるものになっていない」ことが、AI導入のハードルとなることが判明した。これまではデータを取得するために専用機器の開発を提案してきたが、長期間・コストの負担が大きく、業務効率化の実現まで至る顧客は僅かだった。

    そこで、スカイディスクは検品業務を効率化するAI外観検査機ローコストパッケージの提供を開始した。

    同パッケージは、合同会社シナプスギヤが開発した外観検査機とセットになっており、検品作業の効率化に適した学習データの取得からAI開発までを提供する。外観検査機は、画像データからAIが特徴を抽出することを前提に開発されており、外観検査機のハードウェアは、安定した環境での画像撮影とAIによる判定結果の投影が可能だ。

    例えば小型の金属パーツやプラスチックパーツ等の検品業務においては、これまで人が行っていた目視でのチェック作業をAIで自動化し、人が検品対象(ワーク)のセットと判定結果の確認を行うことで半自動化を実現する。判定結果が作業者をアシストすることで、経験がない作業員でもより正確な検品が可能となる。

    また、画像撮影の仕組みとAIプラットフォームとの接続を利用して、簡易にPoCを実施できる。取得画像データがない顧客でも、短期間で評価を始めることができる。

    スカイディスク、検品業務を効率化するAI外観検査機ローコストパッケージを提供開始
    材質による色のバラつきを許容して汚れを検出、模様を無視してキズを検出(画像はイメージ)

    導入手順は以下の通り。

    1. 顧客環境にAI外観検査機を納入。
    2. 学習用データを取得。目安としてOK品300個、NG品100個を取得する。
    3. 取得画像データにOK・NGをラベリングする。
    4. スカイディスクが評価用AIモデルを作成、実装する。
    5. 評価用AIモデルを用いて精度検証を行う。
    6. 開発したシステムを用いて運用を行う。

    今回、製造業でのデータの扱いを得意とするスカイディスクがシナプスギヤのハードウェアを取り扱うことで、学習データの取得からAI開発までを一貫して実施できる体制を構築した。また、ハードウェア上で動作するAI開発をパッケージ化して提供することで短納期・低コストでのAI外観検査機の現場導入を実現した。

    納期はおよそ3カ月としており、外観検査機の費用は400万円~で、AI開発費用は150万円~である(データ数の目安としてOK品300個、NG品100個の標準AI学習モデルを作成する費用)。

    また、スカイディスクは導入判断が難しい顧客向けに「簡易レポート診断サービス」を提供している。本格導入前に、今の環境でAIによる外観検査が有効かどうかをスカイディスクが調査し、デジタルカメラ等で撮影した検品対象の画像から検出したい特徴を捉えられるかを調査レポートとして提出する。同サービスの利用料は50万円だ。

  • スカイディスク、AI音分析を活用して実証実験を高速化する簡易パッケージを製造業向けに提供

    スカイディスク、AI音分析を活用して実証実験を高速化する簡易パッケージを製造業向けに提供

    2019年以降、AIビジネスにおいては、実際の業務課題に対してAIの活用を検討する企業が増えており、多くの実証実験が開始されるとともに実稼働に移るケースも増えてきた。一方で、高コストの投資やかけた時間工数などにより期待値が膨らんだ結果、プロジェクトが長期化してしまい、当初の想定より数ヶ月以上の期間を実証実験に費やさざるを得ない企業も存在しており、課題となっている。

    そこで、株式会社スカイディスクは、人の聴覚特性を模したAI音分析「SkyAI for Sound」を活用して、実証実験を高速化する簡易パッケージを提供する。SkyAI for Soundは、製造業向けのAIサービスの一部として、熟練の技術者にしか聞き分けられない音の違いを捉え、官能検査を効率化することを目的に開発された。

    SkyAI for Soundでは、様々な特徴抽出手法を組み合わせて、1分程の音データから1万件以上の特徴量を抽出する。抽出した特徴量は、スカイディスクの解析技術により最も効果の高い特徴量に絞り込まれ、音判定AIの作成に用いられる。特徴量作成、絞り込み、AI化技術を組み合わせることで、従来手法では捉えることが難しかった音の特徴を検出できる。

    また、音データの前処理に人が音の特性を理解する仕組みを応用しており、人の聴覚特性に近い判定ができる。これにより、人が音を聞いて正常・異常を判断する業務をAIが代替できるようになる。

    スカイディスク、AI音分析を活用して実証実験を高速化する簡易パッケージを製造業向けに提供

    今回提供する簡易パッケージでは、顧客自身で取得した音データとSkyAI for Soundを用いて音判定AIを作成し、精度検証を行う。従来は1〜2ヶ月の期間を要する音データの特徴量抽出からAIモデル作成までを、簡易パッケージとして1週間程度で提供する。

  • スカイディスク、データのAI活用をイメージできる製造業向け「SkyAI N-model」提供開始

    スカイディスク、データのAI活用をイメージできる製造業向け「SkyAI N-model」提供開始

    製造業向けのAIサービスを提供する株式会社スカイディスクは、日本のものづくりを行う企業と共にAIプロジェクトに取り組み、製造現場への導入を進めてきた。そこで見えてきた課題として、AI活用のイメージが掴みづらい、データ分析やプログラミングの専門的知識が必要でAI導入のハードルが高いなどが挙げられる。

    そこで、同社は、専門的な知識や複雑なデータ処理を必要とせず、簡単な操作で、今あるデータでAI活用のイメージを具体化できる「SkyAI N-model」を開発した。

    「SkyAI N-model」は、製造現場に今あるデータを取り込むだけでデータを可視化し、データのAI活用をイメージできるアプリケーション搭載デバイスだ。さらに、分析アプリケーションも搭載しているため、データの分析手法も同時に検討することができる。特徴は以下の3つだ。

    1. 操作は今あるデータを取り込むだけ
      自社のデータを取り込むだけの簡単操作で、そのデータがデバイス上で可視化され、すぐにAI活用イメージを具体化できる。「AIを活用して何かしたい」と思っているものの具体的に何ができるかイメージが湧かなかった製造現場でも、手軽にAI導入イメージを持つことがきる。
    2. 専門的な知識や技術不要
      「SkyAI N-model」の利用する際には、専門的な知識や複雑なデータ処理は不要であるため、これまでAI知識が乏しいためにAI導入に踏み切れなかった現場でも、利用可能だ。
    3. 分析アプリケーションを搭載
      分析アプリケーションも搭載しており、「特徴量選択アプリケーション」「要因分析アプリケーション」「ラベリング」「異常検知」の4つのアプリケーションを活用することで、データの分析手法を可視化と同時に検討できる。

    スカイディスクは、同デバイスを提供することで製造現場のデジタル化やデータ活用を加速させ、適切な課題設定と意思決定をサポートし、工場の働き方改革に貢献するとした。

  • スカイディスク、超音波による傷検査にAIを適応したソリューションを開発

    スカイディスク、超音波による傷検査にAIを適応したソリューションを開発

    化学プラント、燃料タンク、配管、ガスタンクなど、損傷により大きな損害を被るものの傷を検知する手法のひとつに、超音波を当て、跳ね返り具合を波形データとして可視化する「超音波探傷検査(※)」がある。

    超音波探傷検査の課題として、検査結果の解析には、収集した波形データを特定の技術者の目によって最終判断をする必要があり、その確認作業に大幅な工数がかかってしまう点が挙げられる。例えば、インフラ設備は1回の検査に数週間ほどの時間を要する。そのため、短期的には効率化による作業工数削減、長期的には省人化や技術継承への解決策が求められていた。

    そこで、製造業に特化したAIサービスを提供する株式会社スカイディスクは、化学プラントや社会インフラ設備などの傷検査に用いられる超音波探傷に、スカイディスクのAIサービス「SkyAI(スカイエーアイ)」を適用した「SkyAIの超音波ソリューション」を開発した。また、正式リリースに先立ち、β版体験企業を募集する。

    SkyAIの超音波ソリューションでは、超音波測定で得られた波形データから、AIが自動で正常/異常の判定を行う。これまで、波形の違いから目視で判定してきたタンク・配管・溶接等の検査対象機器の内部にある傷の有無や正常/異常等を、AIで判定できるようになる。大量の波形データからAIが傷と想定した箇所を指し示すことによって、目視では見落としていた部分や、判断が難しい部分を見つけやすくなり、工数の削減や見落としの数低減に繋がる。

    また、SkyAIの超音波ソリューションは、実証実験において95%以上の精度を達成しており、傷検査にかかる工数を短縮することに成功している。

    なお、β版では提供された超音波の波形データを元にAIモデルを作成した後、簡易アプリケーションとして利用することができる。AIモデルの作成工数は、データの内容に依存する。

    ※ 超音波探傷検査では、超音波の伝播時間と強さをもとに傷を検出する。超音波を発生させて検査対象に当てると、傷が無い場合では超音波は底面で反射して再び探触子に戻る。途中に傷があると底面より先に傷からの反射が戻る。この反射を捉えて、傷の有無やその位置や大きさを推定する。この検査方法では、検査技術者の技量が検査結果に大きく影響を及ぼすことがあり、検査結果の解析には熟練を要する。

  • スカイディスクと九州大学、IoT/AIセキュアクラウドプラットフォームの共同研究を開始

    スカイディスクと九州大学、IoT/AIセキュアクラウドプラットフォームの共同研究を開始

    株式会社スカイディスクと九州大学サイバーセキュリティセンターは、スマートファクトリー化におけるIoT/AIセキュアクラウドプラットフォームの共同研究を開始した。

    工場内にIoT、AIサービスを導入する際、大きな課題の一つに「セキュリティの担保」がある。これはサイバー攻撃を受けたIoT機器が不正アクセスやデータの盗難などの踏み台とならないように、安全運用を行うためにどのように対策するかという課題だ。

    今回、両者は、未知の脅威に対応可能な人工知能の開発や、自分自身で改良していく人工知能デバイス、ネットワークの下層レイヤにて、セキュリティを担保するプロトコルおよびセキュリティデバイスの研究を進めるべく、共同研究を行うこととなった。

    サイバー攻撃を受けたり、工場内にあるデバイスからデータを抜かれたりしたとしても、IoT、AIのサービスの安全運用ができるよう、ブロックチェーン技術の活用や人工知能のFPGA実装などで、スマートファクトリー向けのセキュアなプラットフォームの共同研究を行う。

    【関連リンク】
    スカイディスク(Skydisc)
    九州大学サイバーセキュリティセンター

  • スカイディスク、スマートファクトリー化向けAI簡易診断パッケージ提供開始

    スカイディスク、スマートファクトリー化向けAI簡易診断パッケージ提供開始

    株式会社スカイディスクは、工場内にあるデータがAI(人工知能)による業務効率化に使用できるデータかどうかを簡単に診断できる「スマートファクトリー化向けAI簡易診断パッケージ」の提供を開始した。

    ​これは同社が様々な設備機器、機械、部品のデータ解析を行ってきた中で、初期段階におけるデータ検証・診断が実際のAI化において最も重要だという認識から生まれたもので、AI作成に取り掛かる前に、今あるデータで簡易に診断ができるパッケージだという。

    なぜ工場内でのAI活用が注目されているのか

    現在各産業で自動化・AI化が進められており、工場においても例外ではない。属人的なオペレーションによって成り立っていた業務が多く存在する工場では、熟練の技術が必要でありながら高齢化による後継者不足や人件費削減といった状況が重なり、AIを活用した業務効率改善が期待されている。

    同社はこれまで工場における高齢化と労働力不足という課題に対して、AIを活用しスマートファクトリー化を推進すべく、様々なデータ解析を行ってきた。

    今回のパッケージサービスはAI開発サービスのうち、無料データ診断を行う「データ診断カルテ」作成と、分析手法の検討を行う「解析レポート」を合わせたものとなる。

    パッケージ作成の背景

    スマートファクトリー化が進むにつれ、「AIを作ったが失敗した」というケースが増えて来ている。これは感覚的に必要そうなデータを収集し、いきなりAI開発に取り掛かることに起因している。

    データ件数の総量が足りない、データ項目が少ない、データの欠損や異常値が多い、といったデータの不備によりAIの解析ができず開発に進めない場合、初期段階でデータの確認ポイントを熟知しているエンジニアによる適切な判断が必要だ。

    AI作成に取り掛かる前に今あるデータでAI化が可能かどうかの可否を検討することで、失敗案件を減らすことが可能になる。

    同社の「スマートファクトリー化向けAI簡易診断パッケージ」は、データ整形手法の検討、データ解析手法の検討などを行い、データに対してどのような分析アプローチが有効か事前検討のレポーティングする。これにより実際にAI作成可否の判断が簡単にできるようになり、コストを押さえて効率的な開発が可能になるという。

    AI簡易診断パッケージとは

    AI開発における重要な初期の2ステップをパッケージ化したものだ。プロセスは以下の通り。

    1. すでに顧客が持っているデータを同社に連携する
    2. スカイディスクにてデータの評価を行い、「データ診断カルテ」を作成し報告する。
    3. 顧客が結果を確認し、データ不備がある場合はデータの追加取得を行う(データ取得のアドバイスも実施可能)。
    4. 同社にてデータの簡易解析を行い、「解析レポート」の作成を行う。
    5. 「データ解析レポート」の報告会を行い、AI化実施の判断をする。
    6. 故障予知や歩留まり向上のためのAI作成に進む場合は、要件定義へと進む。

    価格は、50万円〜100万円(税別)。データ診断カルテで終わった場合は無料となる。

    【関連リンク】
    スカイディスク(Skydisc)