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作業逸脱検知AIAI開発製造(自動車部品)

完成品への誤投入を、人の緊張感ではなく仕組みで防ぐ

完成品への誤投入を、人の緊張感ではなく仕組みで防ぐ

課題

未完成品が完成品の箱に混じったまま出荷されると、納入先で見つかります。溶接できない部品をいったん脇に置き、別の用事で中断し、戻ったときに完成品と思い込んで箱へ入れる。ありふれた中断が、そのまま流出につながります。現場は教育と指導を重ねていましたが、人の要因による流出をゼロにはできませんでした。

サービス概要

未完成の部品が完成品の箱に混ざる事故を、モノを見分けるのではなく「決まった道を通ったか」で止められないか。自動車部品の製造ラインで、カメラ映像を使って検証しています。箱の中の部品は重なって入るので、外から良し悪しは見えないためです。

ソリューション

完成品箱の手前に「改札」を置く

カメラ映像の上に、工程の通過点を線として引いておきます。その線をすべて通った経路で運ばれたものだけを完成品とみなし、通らずに箱へ入ったものを捉えます。線を引く場所は、ラインの配置に合わせて設定できます。

完成品箱の手前に「改札」を置く
映像上に引いた「改札」を通ったかで判定する

ふだんの投入の間隔を、映像だけから覚える

箱に入れる間隔がふだんどのくらいかを、標準作業の映像だけから覚えます。いつもの帯から外れた乱れがあれば、線を通ったかどうかとは別に拾えます。不良品のサンプルを集めなくても始められ、箱の交換など本来の作業でない時間は計測から外します。

ふだんの投入の間隔を、映像だけから覚える
「ふだんの姿」を、標準作業の映像だけから測る

なぜ止めたかが、日本語で残る

何が、どこで、どう標準から外れたのかを、日本語の文で記録して画面に出します。判定の理由がその場で読めるので、間違った警報かどうかの切り分けが速くなります。あとから原因を調べるときの記録としても、そのまま使えます。

なぜ止めたかが、日本語で残る
逸脱の内容を日本語の説明文で記録

期待できる変化

作業の逸脱をカメラで捉えられる

いただいた標準作業の映像について、箱への投入を1回ずつ判定できるところまで確かめました。ここから先は実際のラインでの検証になります。工程から外れた動きを含む映像はまだいただいていないので、それを捉えられるかはこれから確かめます。あわせて、段取り替えのように「正しい作業なのに決まった道を通らない」動きがあることも分かったので、例外として扱う仕組みを組み込みます。

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