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“ラインイベントゼロ”実現へ、オムロンが機械制御向けAIベンチャーと提携

11/30(金) 17:00配信

MONOist

 オムロンは2018年11月29日、製造ラインで発生する不具合などをゼロにする“ラインイベントゼロ”を目指し、AIベンチャーのエイシングと提携し、制御機器向けAIエンジンを共同開発することを発表した。

オムロンが目指すラインイベントゼロ(クリックで拡大)出典:オムロン

“ラインイベントゼロ”実現へ

 オムロンは、製造現場の革新に向けてモノづくり革新コンセプト「i-Automation」を推進。「integrated(制御進化)」「intelligent(知能化)」「interactive(人と機械の協調)」の3つの方向性での革新を訴えてきた。これらを実現する技術的な要素として、IoT、AI、ロボティクスを挙げ、それぞれで強化を進めてきている※)。

※)関連記事:「生産革新のノウハウ」を販売へ、オムロンが2020年度に500億円目指す

 これらの進化により実現したい価値としてオムロンでは“ラインイベントゼロ”を掲げる。「ここで指すイベントとは、異常停止や歩留まり低下などを指す。各種機器だけでなく製造ライン全体を通して、異常を未然に防止し、止まらないラインを実現したい」とオムロン 執行役員 インダストリアルオートメーションビジネスカンパニー 技術開発本部長の福井信二氏は語る。

 これを実現するのに欠かせないのが、エッジ領域でのAI活用である。福井氏はラインイベントゼロに対し「製造ラインの変動要素は4M(人、機械、材料、加工方法)であるが、製造ラインが自らこの4M変動を学習し続け、自律的に制御するという仕組みが必要となる。これには現場側で学習し続け、自律的に判断し、高速応答性を持って制御をフィードバックするAI技術が必要だ」と語る。

 そして、この現場での自律的なリアルタイム制御を実現するAI関連技術として白羽の矢を立てたのがエイシングが保有するAIアルゴリズム「ディープバイナリーツリー(DBT)」である。

エッジで学習して制御するAI

 AIの活用といえば、ディープラーニングが大きな注目を集めているが、GPUなどを含め大きな演算リソースが必要になる。その一方で即応性がなく、リアルタイム性が要求される製造現場などでは、「推論」部分だけをエッジ端末に搭載するような使われ方が一般的になっていた。

 これに対し「DBT」は、エッジ側の小さなコンピューティングリソースだけでも「学習」と「推論」の両方が行える軽量で高速なAIアルゴリズムだとする。もともとロボットなどの機械制御で活用するために作られたもので、入力種別数は100個程度と限定的で複雑タスクへの対応は難しいものの、学習速度が速く、メンテナンスコストが低い上、回答への説明が可能であるという特徴を持つ。

 演算リソースも特別なものは必要なく、Raspberry Piでも駆動させられることが実証できているという。「Raspberry Piでは小さいリソースでも動くことを証明するために実証で行った。もともとエッジで活用することを想定して作ったAIアルゴリズムなので、マイコンなどでも利用できる」とエイシング 代表取締役CEOの出澤純一氏は述べている。

 「それぞれの得意分野が異なる技術だ。ディープラーニングなどが得意な画像認識などには不向きだが、リアルタイム制御などの場面では強い。例えば、ロボットアームの経年劣化への対応など、動的な環境に対し補正をかけ続けるような場面や、製品個体差を修正するキャリブレーションなど、環境そのものが変化をし続けるところでは強みを発揮できる」と出澤氏は述べている。

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最終更新:11/30(金) 17:00
MONOist

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