これらの工場では、検査ロボットがあなたの仕事をチェックします

英国企業P2iは、スマートフォンなどのガジェットに撥水ナノコーティングを施しています。同社は通常、エンジニアを顧客の工場に派遣し、品質管理上の問題を特定・解決しています。

飛行機が運航停止となり、国境が閉鎖され、警備が厳重になっている現代では、それは選択肢になりません。そこでP2iは、一部の工場で、人工知能を用いてわずかな欠陥も検出するシステムを導入しています。

「コロナウイルス発生後のこの4カ月間、世界中で当社の機械をどのようにサービスし、配備していくかを再評価する必要がありました」とP2iの最高執行責任者、ニール・ハークライダー氏は語る。

P2iは、問題を発見するためにInstrumentalという企業の技術を活用しています。P2iのナノコーティング機に点在するカメラが、処理後のスマートフォンを検査し、処理に問題があったと思われる場合はアルゴリズムが警告を発します。

「このビジョンシステムは、現在、当社の主要な品質管理手法となっています」とハークライダー氏は語る。同社はエラー許容範囲をリアルタイムで調整できるとハークライダー氏は語り、「しかも遠隔操作で実行できるのは素晴らしい」と付け加えた。

パンデミックにより、多くの製造業者は既存の業務慣行の見直しを迫られています。一部の地域では、リモートセンシングと機械学習が、訪問回数の削減、夜間配送、手作業による検査の代替として活用されています。ロボットは、器用な指先と柔軟性が求められる製造業において、人間に取って代わるには程遠いかもしれません。しかし、P2iが使用しているようなシステムは、AIが機械が製造業のニッチな領域を切り開くのにどのように役立つかを示しています。

ハークライダー氏によると、新型コロナウイルス感染症の流行以前は、セキュリティ上の理由から、ほとんどの企業が自社のパートナー企業を含む外部の第三者による製造装置への接続を躊躇していたという。現在では、5つの工場がP2iの装置とインストゥルメンタルの検査技術を遠隔監視・制御できるようになっているという。

MITの製造・オペレーション向け機械知能プログラムのマネージングディレクター、ブルース・ローラー氏は、パンデミックは製造業が既に自動検査技術の導入に前向きになっていた時期に発生したと指摘する。「製造業における大きな問題の一つは、『どこで問題が発生したのか？』ということです」とローラー氏は語る。「検査をより頻繁に、より多く行い、すべてのロボットにすべての工程でカメラを取り付ければ、『ああ、問題はここで発生した』と言えるでしょう。」

製造業者は長年にわたり、製品の欠陥やその他の問題を検査するためにコンピュータービジョンを活用してきましたが、従来は欠陥を特定するためのルールを手作業でコーディングする必要があり、機器の導入や変更に時間を要していました。AIを活用することで、検査システムに特定の欠陥の例を入力したり、Instumentalのシステムのように、製品の本来あるべき外観を学習させて異常を特定するように指示したりすることが可能になります。

ディープラーニングと呼ばれるAIの一形態は、近年コンピュータービジョンに革命をもたらし、製造業にも急速に普及しています。数千枚のサンプル画像を入力したアルゴリズムは、画像内の犬や猫を識別したり、防犯カメラの映像から特定の人物を見つけ出したりできるようになります。また、ネジや回路基板、スクリーンなどの画像における標準からの逸脱を検知するように訓練することも可能です。

Elementary Robotics のテクノロジーは、部品の周りを回転しながら検査します。

エレメンタリー提供

Instrumentalは、機械学習を用いて生産ラインの監視を自動化するために、元Appleエンジニアによって設立されました。「従来のビジョンシステムは、結局のところルールベースであるため、問題の発見と解決には適していません」と、同社のCEOであるアンナ＝カトリーナ・シェドレツキー氏は述べています。「AI検査について議論するには、まさに絶好の機会です。なぜなら、こうした新たな課題があるからです。」

コグネックスなどの従来型コンピュータービジョンシステムのメーカーは、自社製品への機械学習の搭載をますます強調しています。一部のスタートアップ企業は、導入と使用が容易であると謳う既製のシステムを提供しています。

1日に数百台の自動車を生産するインディアナ州にあるトヨタの工場では、品質管理が極めて重要です。間違った部品を間違ったダッシュボードに取り付けると、生産が停止してしまう可能性があります。通常、作業員は各部品のバーコードをスキャンして、正しい部品であることを確認しています。しかし、この工場では現在、作業員が部品をかざすとカメラをその周囲に動かすロボットシステムの導入を準備中です。このシステムは、部品をさまざまな角度から観察し、人工知能を用いて部品を識別した後、（うまくいけば）取り付けの許可を出すことができます。

ロサンゼルスに拠点を置くスタートアップ企業、エレメンタリー・ロボティクスが販売するこの検査ロボットは、H字型のバーに沿って水平・垂直に移動するカメラを搭載しているだけで、特に未来的な外観ではない。カメラの前に物体を置くと、複数の視点から検査を行う。このロボットは、製造ラインにおいて人間と自律システムが連携して作業する様子を示唆している。

「自動化は、伝統的に非常に脆弱な環境であり、非常に複雑で、場当たり的なソリューションを設計することになります」と、トヨタでシステムのテストを監督しているシニアエンジニアのカルロ・クルスは語る。「将来的には、人間を介入させるという考え方が非常に重要になると思います。」

クルーズ氏は、最終的には検査や品質管理など、他の分野にもこの技術を展開したいと考えている。「大きな可能性を感じています」と彼は言う。

2017年に設立されたエレメンタリー・ロボティクスは、これまでステルスモードで事業を展開してきたが、火曜日にシリーズAラウンドで1,270万ドルの資金調達を発表した。Zoomミーティングで、同社のCEOであるアリー・バーネハマ氏は、eコマース製品のパッケージの損傷やラベルの貼付ミスを検査するために設計された検査システムの別バージョンを披露した。また、別の顧客が回路基板の欠陥検査に使用しているバージョンのデモンストレーションも行った。

バーンハマ氏によると、これらのシステムは1台あたり数千ドルから数十万ドル程度で、学習に必要なサンプル数は比較的少ない。顧客はエレメンタリー・ロボティクスに物体の画像を数十枚送信し、エレメンタリー・ロボティクスはそれらを用いてアルゴリズムを学習させる。作業員が新しい物体を提示すると、アルゴリズムはそれらが意図した通りの物体かどうかを判断します。作業員はボタンをクリックしてアルゴリズムの正しさを報告し、次のラウンドのプロセスを改善します。

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