シリーズ「モノづくりの現場から」（パナソニック ES社新潟工場）

LED照明市場の変化に合わせてモノづくり革新を推進するパナソニック新潟工場（3/4 ページ）

公開 2018年10月18日 09時01分

更新 2018年10月18日 09時49分

著者

八木沢篤

[TechFactory]

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設備稼働の見える化（IoT導入）

　また、不良や生産のトラブルを迅速に見つけるための取り組みとして、IoTを活用した実装ラインの“見える化”を実現する。リアルタイムに稼働状況を把握でき、チョコ停やこれまで把握し切れていなかったロスが見える化できたことで、問題が起きた際に迅速な対応が可能となり、結果的に不良ロスが94％削減（2017年度実績・前年度比）できたという。

設備稼働の見える化（IoT導入）　※出典：パナソニック

　LEDモジュールの実装工程では、4台の実装機の稼働状況を見える化し、実装の装着ミス（素子をつかんで配置する際のミス）の回数やサイクルタイム、生産量などを、実装機そばに設置されたディスプレイにリアルタイム表示する。実装ミスの状況などが見える化されることで、異常の予兆にも素早く気が付くことができ、迅速な対応が可能となった。実際、実装の装着率（成功率）も改善しており、取り組み当初（2015年）で99.918％だった成功率が、現在99.998％まで向上しているとのことだ。

この実装機は比較的大きな基板（最大550×750mm）の取り扱いも可能で、実装速度も1チップ当たり100分の5秒と高速だという。

LED素子が基板に実装された状態。この基板1枚を分断して8つのモジュールとし、後工程に引き渡す。ちなみに、iDシリーズはLED素子を基板に実装する際、ミキシング実装が行われている。LED素子は同じ色でも色度にバラツキがあるため、考慮せずに実装してしまうと色が安定しない（最終製品によって差が生じる）。そこで同社は、異なる2つの色度のLEDを交互に配置することで、任意の色度に合わせるミキシング実装によって、最終製品の品質を均一化している

AIによる外観検査

　LED実装後の外観検査では、これまで多くのリソースをかけて検査に当たっていたが、人手による作業であったため、どうしても検査で抜け漏れが発生することもあった（不良品を次工程に回してしまうリスク）。また、従来の画像処理では、どうしても虚報（良品を不良品と判定する、あるいはその逆）を極限まで減らすことができなかったという。

　そこで、AIを活用した画像処理で外観検査を自動化。良否パターン（良品画像1700枚、不良画像500枚）で深層学習を行ったAIを活用することで、誤判定を極限まで低減させた自動判定を実現し、2017年度実績で不良見逃しゼロを達成したという。

AIによる外観検査　※出典：パナソニック

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シリーズ「モノづくりの現場から」

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