Hmcomm、安川電機との「製品完成検査におけるAI異音検知」の共同開発を開始

最終更新日:2024/02/26

Hmcomm株式会社は、株式会社安川電機と、製品完成検査のAI異音検知実現にむけた共同開発を開始しました。これまで熟練技術者の暗黙知である知識や経験を標準化し、スマートファクトリーの実現を目指します。

音から価値の提供を目指す、国立研究開発法人産業技術総合研究所(本部：茨城県つくば市、理事長：石村 和彦、以下 産総研)発ベンチャーHmcomm株式会社(本社：東京都港区、代表取締役：三本 幸司、以下Hmcomm)は、株式会社安川電機（本社：福岡県北九州市、代表取締役社長：小笠原　浩）と、製品完成検査のAI異音検知実現にむけた共同開発を開始しました。

【実施内容】

製品完成検査の現場では、機器等の不具合を人間が微小な異音を聞き分けながら確認しており、その大半は熟練技術者の経験を必要としています。一方で、熟練技術者の高齢化や、入職者の減少など、製造業界の人材不足は深刻な課題になっています。HmcommのAI異音検知技術および異音検知プラットフォーム「FAST-D」と、安川電機が目指す工場検査のノウハウを掛け合わせることで、これまで熟練技術者の暗黙知である知識や経験を標準化し、スマートファクトリーの実現を目指しています。この開発が実現すれば、①完成検査工程の無人化、②生産工程の省力化、③検査工程の非属人化による安定した品質の提供、に繋がると考えられています。

製品完成検査におけるAI異音検知　イメージ図

Hmcommは、聴覚AIの各産業分野への適用を進めており、FAST-Dを活用することにより、社会に革新的なサービスを提供していきます。

【FAST-Dとは】

FAST-D（Flexible Anomaly Sound Training and Detection, https://fast-d.hmcom.co.jp/）とは、「ＡＩ異音検知」を利用することができるサブスクリプション型のプラットフォームです。各業界シーンでよく使われる異音検知のＡＩ学習モデルを「標準学習モデル」として用意しており、クラウド利用で容易に異音検知サービスを利用することが可能です。各企業の現場や利用シーンに特化した異音検知を行いたい場合は、実証実験(PoC)等を行いながら最適な異音検知のＡＩ学習モデルを作成することも可能です。

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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