CASE STUDY

株式会社ロッテ

https://www.lotte.co.jp/

AIを用いたお菓子の外観検査、及び外観検査の結果と生産状況を可視化し分析

業種

菓子、アイスクリーム、健康食品、雑貨の製造および販売

導入ソリューション

  • 通信モジュール

  • アプリケーション

  • AIサービス

  • その他

    生産状況見える化

判別が難しい不良品判定の自動化、傾向分析

  • 目的

    熟練技術者のノウハウに依存し品質や生産効率の改善に時間がかかっている問題を、スマート工場化で解決したい。

  • 導入効果

    • 判別が難しい不良品判定の自動化
    • 不良品発生のデータを蓄積し、傾向分析
    • データ分析から、列ごと・時間帯ごとのトレーサビリティを実現

導入の背景

世界的な菓子メーカーであるロッテ様は、積極的にスマート工場化を進めています。一般に自動化が進んでいるといわれるプロセス製造ですが、食品製造業はさまざまな工程において熟練技術者のノウハウに依存しており、それにより品質や生産効率の改善に時間がかかるという問題がありました。さらにそう遠くない将来には、人手不足や熟練技術者の引退という問題が生じることが想定されており、IoTやAIといった新しい技術を工場に導入することで、課題解決が図れるのではないかと、ロッテ様社内で導入の検討がスタートされました。

人手不足や熟練技術者の引退、さまざまな課題解決に

導入検討

ロッテ様では、かねてより生産ラインのさまざまなデータを収集し、生産効率化に取り組まれていました。 さらなるステップアップを目指して新技術活用の検討を進める中、近年では通信技術、クラウド技術、AI技術がめざましく発展し、技術的にも費用的にもこれらが身近なものとなってきたため、2017年頃から改めて、本格的に導入の検討を再開されました。

全社でスマート工場化の検討を行う中、チョコレート菓子等の生産を行っている狭山工場は、外観検査工程の効率化に着目されました。
生産ラインの自動化は進んでいましたが、工業製品と違って、その日の室温、湿度等の影響を受け、半製品に微妙に個体差のでるお菓子の外観検査工程は、合否判定のシステム化が難しく、人手に頼った検査をせざるを得ませんでした。

ラインから大量に流れてくるお菓子の検査を行うには、交代制で常に数人の検査員を確保する必要があります。また判別の基準は作業者に依存し、神経を使う検査工程となるため、均質化の課題がありました。不良品の排除とトレーサビリティの両立も課題でした。

作業者に依存しない検査、不良品の排除とトレーサビリティを実現したい

AIが課題を解決

これらの課題の克服に効果を発揮したのがAIの活用です。AI(ディープラーニング)は膨大なデータの中からルールを見つけ出すことが得意です。判別基準があいまいな作業員によるお菓子の合否判定をAIに学習させることで、判定モデルを作成します。そのモデルに沿って均質な判定を行うことができます。ロッテ様は複数のAI活用ソリューションについて簡易検証を行い、効果を比較した結果、YE DIGITALのAI画像判定サービス「MMEye」を採用されました。

ロッテ様のYE DIGITAL選定理由

  • 複数のベンダーの提案を受けたが、(YE DIGITALは)MMEyeを始めとしたAIの事例が多く、具体的なイメージを掴むことができ、当社初の試みであったが、実現可能と判断した。
  • AIを自社開発しているため、導入後の拡張性等、将来的な展望も見据えることができた。

AI事例の多さ、具体的イメージ、拡張性を評価

技術概要

ロッテ様クラウド検証画面

ロッテ様クラウド検証画面

AI画像判定サービス「MMEye」の特徴

  • 食品などの個体差がある対象物に対して、良品/不良品の画像判別が可能
  • 画像処理やAIなどの専門知識は不要。誰でも簡単に操作、設定ができる
  • 判別の精度が高い

ロッテ様導入内容

  • AIによる、生産ラインを流れるお菓子の欠け/割れ等の不良品の判別
  • 判定結果とセンサで取得したお菓子のデータを集約、ツールにて分析
  • 良品/不良品をカウントし、歩留まりを表示

<現地生産ラインのイメージ>

導入後

ロッテ様分析画面

  • 判別が難しい不良品判定の自動化
  • 不良品発生のデータを蓄積し、傾向分析
  • データ分析から、列ごと・時間帯ごとのトレーサビリティを実現

生産ラインの不良箇所推定等に役立てることができるため今後は不良品数の把握による前工程の改善、不良発生の防止、食品ロスの削減といった効果にも期待されます。

この事例への導入ソリューション


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