ネジ締め作業における作業手順ミスの検知（工場の生産ラインにおける組立て作業のAI監視）【社内実験・研究事例】

目的

（実験中）AIを用いたネジ締め作業における作業手順ミスの検知の実験を行います。

映像・動画（カメラ）に写る上記作業における作業手順ミスの検知をAIができるようになることで、下記にて紹介するニーズ/課題に対する業務効率化を目的とした実験となります。

解析イメージ

詳細は後述致しますが、以下のような内容にて分析を行いたい作業に関して、作業手順のミスが発生した時の行動（人の動き）を検知します。

課題/ニーズ

作業手順のミスを検知により、不良品の減少及び品質管理の向上を実現

工場における生産ライン上では様々な組立て作業が行われています。

そういったケースでの組立て作業に関しては、生産ライン上の製品とポジションごとに、基本的には同じ作業手順の繰り返し（ルーチン）となるケースが多いと思われます。

そして、そういった組立て作業における作業手順のミスによって発生した不良品の検知に関して、従来手法である完成品に対する解析では、不良品の検知は難しい部分があります。

そこで、不良品の検知のアプローチとして、完成品に対して解析を行うのではなく、組立て作業時の「人の行動から作業手順のミス」を検知することで、不良品を検知することが可能と考えられます。

しかし、人の行動を基に分析する場合、今までであれば、人が直接目視で確認もしくは監視カメラ越しや録画した映像を見て確認する必要がありますが、各ポジションにおける全作業者の分析を目視で確認するには多大な人件費を要します。

もしAIがこれらの分析及び検知を行うことが可能になった場合、組立て作業時に、作業手順のミスを検知した際に、作業者にアラート等で警告することで事前に不良品の出荷を抑えることが可能となります。

また、「誰が、いつ、どこで、どういった作業ミスが発生したか」をデータとして集計し、レポーティングを行うことで品質管理の向上に役立てることも可能です。

解決手段及び実験・検証

実験の前提条件及び観点

なお、今回の検証は以下の観点・前提条件の元、検証を行っています。

人の数と作業内容

人の数

1名

作業内容

4箇所のボルトのネジ締め作業

作業手順ミスの定義

4箇所のネジ締め作業に関して「全ての箇所」を「指定した順番（※）」にて作業をしたか否かで判定を行います。
※手順・順番は画面右上のネジから時計回りに行った場合を正常（OK）、それ以外を異常（NG）＝ミスとしています。

備考

当条件での検証が正しく行えた場合は、より複雑な条件（人の数や当作業で想定されうる作業ミスの検知及び他の作業）の実験を行う予定です。

分析の種類

大きく以下の5種類の想定事例にて実験を行っています。（売れた時の行動：3種類、売れた時の行動：2種類）

正しい作業手順の行動

• １）4箇所全て、指定した順番でネジ締め作業を行った。

• ２）1箇所のネジ締め作業を忘れた。（順番は指定した順番通りだが、2番目のネジ締め作業を忘れた場合）

実験内容及び結果

まとめ

今回ご紹介した実験事例は、弊社の動体解析パッケージ「AICam Video（アイキャンビデオ）」を用いた内容です。

当製品「AICam Video」は、カメラに映る「人の動き」をAIを用いて解析するAI検査ソリューションです。

監視カメラやWebカメラ等の動画に映った「人物の動き」を解析するAI検査ソリューションです。
下記のような幅広い用途で活用することができます。

• 工場での作業員の作業手順の漏れ・ミスの検出及び作業支援
• 販売店での万引き犯や行動不審者の不審・異常な行動・挙動の検知
• 販売店での購買客の行動の分析・解析
• 生産性の異なる店員の行動の分析・解析
• スポーツやレッスンでのフォーム等の分析・解析及びコーチング支援

製品の詳細や当製品を用いた他の事例・有効的な活用方法等は「製品紹介ページ/AICam Video」に掲載しておりますので、是非ご参照下さい。

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