日立、現場作業員の逸脱動作や設備不具合の予兆を検出する画像解析システムを開発

画像解析システムを用いた現場作業員・設備のセンシング例

　株式会社日立製作所（以下、日立）は13日、株式会社ダイセルの協力により、製造現場における作業員の逸脱動作やライン設備の動作不具合などの予兆を検出し、品質改善や生産性向上を支援する画像解析システムを開発したと発表した。

　日立とダイセルでは、エアバッグの基幹部品を製造しているダイセル播磨工場において、2015年2月から16カ月間、画像解析システムの実用化に向けた実証試験を共同で実施。実証実験は、日立の最先端IoTを活用することで新たな生産手段を創出することを目的に、播磨工場の製造実績データを、Man（人）、Machine（設備）、Material（材料）の“3M”の観点から解析し、さらにその成果を“＋M”（Method）にどのようにつなげていくかを検討してきた。

　播磨工場で培われてきた生産ノウハウをベースに、日立の画像解析技術を用いることで、製造現場の監視画像を解析して逸脱動作や設備・材料の不具合などを早期に発見でき、製造実行管理システムと連動することで、品質改善や生産性向上を支援する画像解析システムを開発。共同で実証試験に取り組み、製品の工程内保証率を格段に向上できる見通しが得られたという。

　開発した画像解析システムでは、前述の“3M”の観点から、作業員の動作計測のため3次元形状を取得できる距離カメラを用い、人物の手や肘、肩といった関節位置情報を取得。現場でのヒアリングや観察をもとに、腕や足の長さといった作業とは直接関係ない情報を除去した標準動作モデルを作成し、実際の作業員の関節位置情報に基づいたデータと標準動作モデルを統計的に比較することで、逸脱動作を判定する。このほか、設備や材料の不具合についても、通常画像との差分分析により異常を検知する。

　製造実行管理システムと連動することで、溶接不良についても高速カメラによる発光部色分析と既存設備の電流、電圧データなどを併用し、異常を検知することが可能。こうした大量の画像データから、品質改善や生産性向上に関する情報だけをリアルタイムに抽出し、データ解析することで、不具合の早期発見や品質の安定化、作業効率の改善に活用できるとしている。

　また、製造現場の画像データを蓄積し、製品シリアル単位で最終製品と連携させることにより、不具合品が発生した際に原因の生産工程を特定。改善施策を行えるだけでなく、生産工程に不適切な作業が発見された際には、シリアル単位で最終製品を追跡できるなど、マルチトレーサビリティを実現する。

　日立とダイセルは今後、播磨工場をはじめ海外6工場に今回の画像解析システムの導入を進めるとともに、クラウドを活用した情報の集約と分析を通じて、統一仕様設計や標準化を図り、グローバルでの統合管理システムの構築を目指すとしている。また、日立では、画像解析システムをIoTプラットフォーム「Lumada」の考え方や技術を適用し、汎用化したデジタルソリューションとして、国内外の製造業向けに広く提供していく。