東洋鋼鈑、生産ラインの検査工程にAI導入

事業内容

ぶりき、薄板及び各種表面処理鋼板並びに各種機能材料等の製造・販売

業務上の課題や目的

東洋鋼鈑では、ハードディスク基板生産ラインにおいて、検査機で判定できない微細な”疵”の検出を、匠の目を持つ検査員の経験則による判別に依存していた。
この判別スキルは属人性が非常に高く、技術伝承が非常に困難な領域であった。
そのため、品質検査に必要な匠を十分に確保できず、大量出荷ニーズに応えることができていなかった。

そこで、東洋鋼鈑は検査要員の生産性の大幅改善と、匠の判別スキルの技術伝承の実現を目指し、AI活用に挑戦した。

AI活用による3つの成果

挑戦の結果、東洋鋼鈑はAI予測モデル＝「匠のAI」の開発に成功し、以下の成果を得た。

①検査に必要な作業量を半減

AIの導入により浮いた作業量は、人手不足の工程に再配置。
どの生産ラインにとっても人手不足は深刻な問題であり、工場全体の生産性を大きく向上できた。

②匠の暗黙知を可視化し、技術伝承に成功

従来のAIソリューションでは、予測アルゴリズムがブラックボックス化してしまうという問題点があった。
匠のAIではプロフェッショナルの暗黙知となっていた着目点を数理モデル化。検査機から取得した検査結果を教師データとしてこの数理モデルに学習させることで、AI予測モデルの大幅な精度向上を実現した。
この「数理モデル」／「数理モデルにより導かれる情報」こそ、技術伝承可能なプロフェッショナルの暗黙知である。

③業務の現場でAI予測モデルを磨く土壌を生成

匠が我が子を想うようにAIの成長に喜びを感じながら、AI育成に積極的に参画する土壌を生成。
匠による教師データの補正を通じて業務の現場で育つ匠のAIは、常に変化するビジネス要求に適応する。