GTM-MML4VXJ
Skip to main content

設計・生産現場でAI技術を活用するための「ものづくりAIフレームワーク」を開発
~お客様のものづくり革新をAI技術の組み込みにより強力にバックアップ~

当社は、このたび、お客様のものづくりを支援する「ものづくり統合支援ソリューション」に、設計・生産現場でAI技術を活用するための専門のコンサルティングサービスを追加し、それらの導入を支えるための機能を体系化したものづくりAIフレームワークを2016年10月より提供します。

ものづくりAIフレームワークは、当社のAI技術「Human Centric AI Zinrai(ジンライ)」を実装し、学習データベースや処理エンジン、セキュリティ認証サーバなどから構成されるAI活用基盤です。今回、社内での実践を経たスマートなものづくりのためのプラットフォームとしてご提供いたします。

コンサルティングサービスでは、設計・生産現場における様々な業務プロセスでのAI活用技術として、継続的に学習することでAIの高精度化を可能とするものづくりAIフレームワークを使用し、お客様のニーズや製品特性に対し、収集するデータの選別や、予測精度向上のためのデータチューニングなどを行いながら、お客様のものづくり現場へのAI技術の導入を支援します。

これにより、たとえば、プリント基板の設計検討の短縮や生産ラインでの段取り作業の効率化が可能になるなど、使えば使うほど成長につながる仕組みをご提供することで、お客様のものづくり革新に寄与していきます。

【 ものづくりAIフレームワークの特徴 】

ものづくりAI活用コンサルティングサービス

1.利用シーンに応じた学習データベースの切り替えを実現

ものづくり現場では、仕様検討、設計、検証、製造などのさまざまな業務プロセスや各種製品によって、それぞれ高い精度で予測や判断処理を行うために、異なる学習データベースとモデルを構築する必要があります。そのため、構築した学習データベースは、利用シーンに応じて切り替える機能を搭載しています。

2.世代管理機能により予測精度向上を実現

学習データベースは製品の設計・生産の周期ごとに世代管理され、使えば使うほど継続した学習によって最適化されるため、予測精度が向上します。そのため、開発中の新製品にも適用でき、安定した運用が可能です。

3.強固なセキュリティ機能を搭載

ユーザー認証、通信の暗号化により大切な学習データベースを保護します。

4.既存システムへの容易な組み込みが可能

標準的なWebAPI群を備え、お客様の既存システムやプログラムから容易に連携します。これにより、たとえばお客様のCAD基盤や製造ラインの機器などのデータ生成や予測にAIを活用することができます。

【 ものづくりAI活用例 】

<事例1>電気系設計におけるプリント基板の設計支援(基板層数の見積もり)
AI活用により、新製品の特徴を入力することで、学習データベースから必要なプリント基板の層数を予測します。これにより、プリント基板の設計工程を約20%短縮できます。

プリント基板の層数予測の例プリント基板の層数予測の例

<事例2>構造系設計における3Dモデルの類似部品検索
3Dモデルの類似部品検索では、例えば、ネジの3Dモデル検索において、検索精度が従来の検索技術では68%であったのに対し、AIを活用することで96%に向上しました。AIを活用した高速かつ高精度な類似部品検索は、過去の似た形状の部品を使っている設計データの流用や、障害時の原因となった部品の他製品への利用状況の検索など、様々なシーンで活用できます。

3Dモデルの類似部品検索例3Dモデルの類似部品検索例

<事例3>生産ラインにおける画像認識プログラムの自動生成
生産ラインでカメラによる画像認識で部品の位置や姿勢を検出するプログラムにおいて、正解データを入力することにより、自動で生成することができます。専門エンジニアが作成していた従来手法と比較し、プログラムの開発期間を10分の1に短縮し、画像の認識精度を97%まで向上します。

画像認識プログラムの自動生成例画像認識プログラムの自動生成例

関連リンク

GTM-MVGXKFW