不良品発生を最大65％削減、ルネサスとGEヘルスケア日野工場がAI活用で実証実験

ルネサスエレクトロニクスは、製造機械向け「AIユニットソリューション」を用いた実証実験を、GEヘルスケア・ジャパン日野工場と共同で実施した。

公開 2018年09月11日 09時00分

著者

八木沢篤

[TechFactory]

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　ルネサスエレクトロニクス（以下、ルネサス）は2018年9月4日、エンドポイントの組み込み機器へのAI導入を可能にする「e-AI（embedded-Artificial Intelligence）ソリューション」の一環である、製造機械向け「AIユニットソリューション」を用いた実証実験を、GEヘルスケア・ジャパン日野工場と共同で実施したことを発表した。

　実証実験の結果、適用工程での不良品の発生を最大約65％削減し、大幅な生産性向上が可能であることを確認できたという。

　これまでルネサスは、自社の半導体工場で実証実験を行ってきたが、今回の成果により、他社の製造工場においても、AIユニットソリューションが有効であることを証明できたとする。

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従来見えなかった微細な異常や不良を現場で瞬時に判定

　AIユニットソリューションは、既存設備や機械に「AIユニット」と呼ばれる後付け型の装置を取り付け、異常検知や予知保全を実現するソリューション。学習済みニューラルネットワークモデル（学習済みモデル）を1日程度の短期間で適用することが可能で、センサーデータの収集から加工、分析、評価／判定までの一連のAI処理を、リアルタイムに処理できる。これにより、従来見えなかった微細な異常や不良が現場で瞬時に判定できるようになり、ムダの削減や製品品質の向上に貢献するという。

　今回の実証実験の舞台となったGEヘルスケア・ジャパン日野工場では、2017年8月～2018年6月までの期間、製造機械にAIユニットを取り付け、異常検知による不具合の早期発見や、不良品の低減に対する効果検証を実施した。

GEヘルスケア・ジャパン日野工場での実装実験のイメージ（出典：ルネサスエレクトロニクス）

　具体的には、ルネサスのAIユニットの試作機に学習済みモデルを組み込み、製造機械に取り付け、製造機械から出力される波形データを細かく計測することで、これまで見えていなかった加工状態を把握できるようになったという。エンドポイントの製造機械側で正常／異常を判断し、異常検知の結果のみを送信するため、通信データ量を抑えることが可能。異常な波形を検知した際は、リアルタイムにアラームを発信し、製造を一時停止する。これにより、不良品の発生を最大約65％削減でき、AIユニットソリューションの適用で大幅な生産性向上が可能であることを確認できた。

　ルネサスは今回の実証実験を機に、AIユニットソリューションをグローバル展開する計画だとする。

　次の取り組みとしては、AIユニットを量産用の製造機械に適用する予定。また今回、GEヘルスケア・ジャパン日野工場で稼働するIoTプラットフォーム「Predix」に判定結果をアップロードし、機械の状態をクラウド側でもリアルタイムに共有できることが分かったことを受け、今後Predixとの連携をより強化し、さらなる生産性向上に向けて協業を進めるという。