工場AI品質検査
ある世界的に著名な鉛蓄電池メーカーは、生産過程での高い不良率に直面していました。主に組立不良、溶接不良、プレートの取り付けミスが原因でした。従来の人手による品質管理システムではリアルタイム監視が困難であり、不具合の早期発見が遅れ、設備保守や管理効率にも悪影響を及ぼしていました。
これらの課題を解決するために、Edgenesisは同企業と協力し、カスタマイズされたEdge AIを活用したIoT品質検査プラットフォームを開発しました。本システムは生産中の不具合をリアルタイムで検出・処理し、品質監視の精度と応答速度を大幅に向上させました。その結果、不良率が低下し、設備管理が最適化され、生産効率と製品品質が向上しました。運用コストが削減され、市場競争力も強化されました。
ソリューションのハイライト：
- 歩留まり率の向上: システムは不良品を迅速に検知し、警告を発信します。生産ラインを自動的に制御して異常製品を処理し、安定した製品品質を確保します。
- 展開効率の加速化: リモートでの迅速な展開と機器設定が可能で、人手による操作や設備の停止時間を削減し、生産効率を高めます。
- 認識精度の向上: 検出モデルを継続的に更新することで、新製品への迅速な対応を可能にし、認識速度と精度を高めます。
- 将来的な拡張性: 柔軟性に富んだシステムは、生産ラインや他のシナリオへの拡張が容易であり、企業の長期的な発展を支援します。
挑戦
- デバイスの互換性問題: 生産段階ごとに使用されるハードウェアおよびソフトウェアが異なるため、システムの統合とデータ共有が複雑化。
- リアルタイムデータ処理: 大量のリアルタイムデータを迅速かつ正確に処理し、製品の不具合を的確に判断するため、高い応答性能が求められました。
- オペレーターの適応: 従来の手動品質管理から知能化システムへの移行に際し、オペレーターが迅速に新システムに適応し、操作に熟達する必要があります。
- システムとプロセスの統合: 新しいシステムは既存の生産プロセスとシームレスに統合し、生産ラインの安定性に影響を与えないようにする必要がありました。
Edgenesis ソリューション
自動展開
SUSE EIB / Elementalを活用し、プラグアンドプレイ型のエッジゲートウェイを提供することで、展開を簡素化し、設定時間を短縮しました。
クラウド・エッジ管理
k3s と Rancherを活用し、アプリケーションの迅速なイテレーションや機器統合を実現し、システムの安定性と安全性を向上させました。
IoTの相互運用性
Shifuを用いて機器をAPIエンドポイントとして抽象化し、統一的なアクセスと迅速な開発を可能にし、生産ラインの柔軟性を高めました。
エッジAI品質検査
視覚ベースのエッジAIにより、不具合検出の精度を向上させ、歩留まり率を改善しました。
結果
本システムの導入により、同社は99%以上の検出精度を達成。電池部品のリアルタイム高精度監視が可能となり、電池端子や搬送システム内の各種欠陥を正確に特定できるようになりました。この精密な検出機能により、良品率は6%向上し、年間3億円以上の生産コスト削減を実現しました。再加工や廃棄処理コストの大幅な削減により、全体の生産効率と市場競争力が著しく強化されました。
