【AI活用事例】中国エンジンメーカー_AI技術と光学機器・機械・ソフトウェアを統合したシステムを導入し品質検査の高速化・精度向上と生産ラインの効率化を実現

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中国のエンジン製造会社である北京福田康明斯发动机有限公司は、製品の種類・生産量が増えている中、検品工程の品質維持と効率化が困難だった
AI技術と光学機器・機械・ソフトウェアを統合したシステムを導入し、製品形状に合わせた機械パラメータの自動調整による検品精度向上・時短、複数機械をAI制御で連携させることによる生産ライン全体の高速化、などを実現した
検品システムの導入により、誤検出率が1%未満に抑えられ、品質検査や生産ライン全体の効率が大幅に改善された

課題

中国のメーカーである北京福田康明斯发动机有限公司は、先進的な最先端のディーゼルエンジン生産拠点です。近年、製品の種類・生産量が増加したことに伴い、検品工程の品質を保ちつつ効率化を行う必要がありました。

（１）製品の多種類化による検品精度の低下
部品の種類や形状が多様で、欠陥の種類もさまざまなため、各種欠陥を高精度で検出することが困難でした。

（２）製品の多種類化による検品かかる時間の増加
量生産やカスタマイズされた製品の需要が増加する中、品質検査の柔軟性が一層求められました。特に、製品の特長を分析しシステムのパラメータを変更する工程に時間がかかっていました。

（３）非効率な生産ライン
検品工程含むラインがフル活用されず、生産工程全体で非効率が生じていました。

上記の課題を解決するため、同社はAI技術と光学機器・機械・ソフトウェアを統合したシステムを導入しました。

（１）検品精度向上
複数の光学技術をサポートし、異なる環境でも高精度の画像処理が可能です。加えて、過去の欠陥情報をAIが学習することで検出漏れを減らすことが可能です。

（２）検品高速化
製品の形状を自動分析し機械の最適なパラメータを自動調整することで、部品形状に応じた検査が可能になり検品にかかる時間を大幅に短縮します。

（３）ラインの効率化
もともと別々に使用されていた、産業用カメラ・PLC・ロボットアームなどの生産ライン上の複数の設備を連携させ、AI制御で最適化することで、ライン全体の効率化が可能です。

誤検出率は1%未満となり、従来の品質管理基準を大幅に上回る結果となりました。また、生産ライン全体や品質検査の効率が大幅に改善されました。

　同社が導入したシステムを、「Liberty DSP」で再現することが可能です。

「Liberty DSP」は、Liberty Dataが提供する、蓄積→分析・可視化→事象予測→事業最適化までを一気通貫で有機的に自動遂行することを志向したデータサイエンスプラットフォームです。

参考記事
https://www.sensetime.com/cn/case-detail?categoryId=51133456