集中力を要する目視検査の作業負担軽減
東京製鐵、YEデジタルのAI画像判定技術で外観検査の作業負担を軽減！
2023年10月03日
株式会社YE DIGITAL（※1、以下、YEデジタル）が提供する、AI画像判定サービス「MMEye」を導入頂いている、国内最大手の電炉メーカーである東京製鐵株式会社（※2、以下、東京製鐵）九州工場の圧延ラインにおける、外観検査で2023年4月に運用開始して以来5カ月が経ち、集中力を要する疵（キズ）検査において、作業負担の軽減を検証しています。
注目ポイント
集中力を要する疵（キズ）検査において、作業負担の軽減を実現！
安定した品質管理に必要な人材確保が課題
東京製鐵は、同社の主力製品「H形鋼」を国内3拠点で製造しています。「H形鋼」は、建材や基礎杭などに幅広く使われている形鋼のひとつで、さまざまなサイズを生産する同社は国内シェアの首位を占めています。中でも今回AIによる疵検知システムを導入した九州工場では、東京製鐵内唯一大形のH形鋼が製造できる工場となっています。
「H形鋼」は、重さや衝撃に耐える必要があることから安定した品質が要求されます。
そのため、東京製鐵では製造ライン上で目視による検査を実施し、表面に疵のある製品を除いていました。
しかし、集中力を要する目視検査は負担が大きい作業です。
また、人手不足が続くなか、安定して精度の高い判定ができるベテラン検査員の確保が課題になっていました。
東京製鐵提供画像
省力化と効率化の両立をめざして
- 作業負担を軽減する効率化
- 検査員の経験値による力量差をできるだけ小さくする品質強化
これら両方を実現するため、圧延ラインでは外観検査に機器を導入していました。さらに品質を高める取り組みとしてAI（人工知能）による画像判定が活用できないか検討を進めていました。
「ベテラン検査員の技量を学習するAI」と「疵の位置を表示するアプリケーション」で負担軽減！
そこで、2021年4月、AIによる画像判定と人による検査を併用できないかを検討。2021年8月からAIによる画像判定サービス「MMEye」の検証を開始しました。AI画像判定では、良品と不合格品それぞれの画像をAIに覚えさせることで、ベテラン検査員の判定基準を学んでいきます。
そのうえで、AIによる画像判定が実際の運用に耐えられるか、2段階に分け検証をしました。
1段階目では、AIの能力を評価する為、疵の種類を絞り、疵が正しく検知できるかを検証、2段階目では、検知精度の向上を目指しAIの追加学習を行い、新たな画像判定モデルを構築し、確認いただきました。
また、製造現場では疵の有無だけでなく、鋼材上の疵の場所を特定する必要があります。そこで、疵の位置を表示するアプリケーションを開発し、既存のシステムと連携を図ることで、「疵の場所がわかりやすくなった」と評価いただき、2023年4月に本格運用を開始されました。
「MMEye」で、できるようになったこと
AIによる鋼材表面の疵検知が可能に。
導入の効果（省力化と効率化の両立をめざす第一歩！）
省力化と効率化の両立をめざす第一歩として、集中力を要する目視検査にて作業負担の軽減を実現されました。
東京製鐵の展望
省力化と効率化の両立をめざし、更なる品質向上のため、AIの追加学習でいっそう疵の検知精度を上げる一方、作業負荷が高い現場への展開ができると期待しています。
AI画像判定サービス「MMEye」とデータサイエンティストとは
「MMEye」とは、YEデジタルの技術やノウハウを体系化したAI「Paradigm」を搭載した、製造現場でリアルタイムにAI画像判定を可能にするサービスです。また、AIを用いて精度の高い判定をするために、画像処理技術を有するデータサイエンティストの専門技術者チームによるトータルコーディネートで望まれる精度検出を可能としています。
