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公開：2024-08-02

ものレボ株式会社がAIによる工程自動化技術を開発、受注製造業の効率化に貢献

text: XEXEQ編集部

記事の要約

• ものレボ株式会社がAIによる工程設計・計画自動化技術を開発
• 2機のAIが協業し、受注製造業の全フローを効率化
• 2024年8月1日からβ版として実証実験を開始

ものレボの新AIシステムによる工程自動化技術

ものレボ株式会社は、受注製造業向けに2機のAIが協業して工程設計から工程計画までを自動化する技術を開発し、2024年8月1日からβ版として実証実験を開始した。このシステムは図面から工程順と工数を設計し、最適な工程計画を立案することが可能だ。クラウド工程管理「ものレボ」の新機能として一般公開される予定である。^[1]

開発の背景には、グローバル市場の多様化に伴う製造業の少量多品種化・短納期化の加速がある。特に宇宙防衛産業が成長する米国では、少量多品種の精密機械加工部品の供給がボトルネックとなっている。この技術により、経験者不足の状況下でも製造現場の管理業務の省人化と継続的な収益性向上が期待できる。

新技術の特徴は、2機のAIが協業して工程設計と製造計画をそれぞれ自動化することだ。AI一号機は図面を読み取り工程順と工数を算出し、AI二号機はそれを基に最適な工程計画を立案する。さらに、実績データをリアルタイムにフィードバックして学習することで、製造の実態に合わせて改善し続けることが可能となっている。

ニューラルネットワークについて

ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路網を模倣した機械学習モデルのことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 多層構造による複雑なパターン認識能力
• 大量のデータからの自動学習が可能
• 非線形な問題に対する高い適応性

ニューラルネットワークは入力層、隠れ層、出力層から構成され、各層のニューロンが相互に結合している。入力データは層を通過する過程で重み付けされ、活性化関数によって変換されながら最終的な出力を生成する。この構造により、画像認識や自然言語処理など複雑なタスクに対して高い性能を発揮することが可能となっている。

ものレボのAI技術に関する考察

ものレボのAI技術は製造業の効率化に大きな可能性を秘めているが、導入に際しては課題も予想される。特に、AIの判断基準や意思決定プロセスの透明性確保が重要となるだろう。製造現場の人間がAIの判断を理解し、必要に応じて介入できるシステムの構築が求められる。

今後追加してほしい機能としては、異常検知や予知保全機能が挙げられる。製造プロセスの異常を早期に発見し、設備の故障を予測することで、さらなる生産性向上とコスト削減が期待できる。また、他社システムとの連携機能も重要だ。サプライチェーン全体の最適化を視野に入れた開発が望まれる。

ものレボのAI技術は、製造業のデジタルトランスフォーメーションを加速させる可能性を秘めている。今後は、国内外の製造業との連携を強化し、グローバルなサプライチェーンの最適化に貢献することが期待される。同時に、AIと人間の協調による新たな製造モデルの構築にも注目が集まるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「2機のAIが協業し受注製造業の工程設計から工程計画まで全フローを自動化するアプリのβ実証を開始 - 工場DXの”ものレボ株式会社” | ものレボ株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000039351.html, (参照 24-08-02).

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