自動化 生産 ライン

Add: ikicudux62 - Date: 2020-12-17 11:13:07 - Views: 2464 - Clicks: 8008

ここでは①生産ラインの自動化を検討している ②生産効率を改善したい ③事例を知りたい、といった悩みにお答えしていきます。また、生産ラインを自動化する企業が増えている理由、メリット・デメリット、自動化のレベルについてご紹介していきます。. 業種・業態問わず、FA業界のリーディングカンパニーとして、企画構想から制作加工、製造組立、導入、工事の立ち合いまで. 長時間労働が要らなくなる 人による品質管理では、どうしても見落としなどのミスが起こりがちです。 また、今まででは人が行うと危険な作業や工程が生産ラインに必要なケースも往々にしてありました。 その他、製品を完成させるためには高い技術を持つ熟練工が必要な場合が多くあります。 その技術が身についている人が少人数のために、効率が悪かったり、生産ラインの稼働と共に、残業が多くなるという問題などもありました。 それらの問題の多くは、工場を自動化することで解決できます。 この先さらに技術は進歩していき、導入にかかるコストも安くなれば、多くの工場での効率化が期待できます。 ⇒ロボットシステムインテグレータとは?メリットや補助金も紹介. ダイヘンでは大型自動搬送機を開発し、重い荷物をロボットが運ぶ自動化の技術を開発し、すでに導入しています。 このロボットにはAIが工場内のデータを元に走行経路を判断して、色々な地点に重い荷物を運ぶことが可能です。 操作はタブレット端末で指示します。 ロボットは360°障害物を感知できるので、経路に障害物があってもそれを避けて目的地へ荷物を運ぶことが可能です。 従来、工場で重い荷物を運ぶ際は、クレーンを使用したり、フォークリフトを使用したり、人が自分で運ぶなど、いずれにしても人の労力が必要でしたが、ダイヘンの開発した自動搬送機はそれらの手間を解決しました。. 産業用ロボット 2. 基板電気チェッカーや貼合・折曲など 4.

アイリスオーヤマの「つくば工場」では、すでに工場ラインの無人化を実現しています。 この工場では主にLED照明を生産しており、製造から出荷までの自動化されています。 自動化 生産 ライン つくば工場自体、延べ面積約11万㎡の6階立ての比較的大規模の工場です。 その工場では実質従業員は約50名程度で、ひとラインにつき1人の従業員がいれば、機械が稼働し生産できるという状況になっています。 さらに近い将来では、現状ラインには1人の従業員が必要ですが、これも遠隔で行い、現場には人が1人もいなくなる可能性も高いです。 ラインでは基板実装から製品の梱包まで、一貫してロボットが行います。 しかも梱包された製品は自動搬送機で、そのまま出荷場まで運ばれます。 そのため人による作業は一切なく、完全に自動化されています。 この技術が多くの工場のラインで活用されれば、工場のラインに人がいなくなる未来もそう遠くはないでしょう。. 年3月24日開催『「ロボット導入これが成功の秘訣!「ロボットによる生産ライン自動化設計」の実践編 ~自動化の実現に向けたロボット導入の考え方を学びロボットを活用した生産ラインを設計する基礎講座(演習付き)~』講師:TSF自動化研究所 代表 村山 省己 氏、東海大学 工学部 機械. ② 株式会社オフィス エフエイ・コム.

幅広い領域を担当。メーカーの国内外問わず、最先端機器を扱っています。 電話番号:栃木県小山市楢木293-21 小山南工業団地内 html 写真は、村田機械製作所社製 梱包用自動フープバンド切断装置です。 【所在地】 (本社工場)大阪府八尾市太田新町8丁目158番地 TEL:【営業品目】 工場生産設備の設計・開発、組立、設置、保守 省力化機器、搬送設備、検査装置、バンド切断機 【特徴】 村田機械製作所は、生産設備の自動機械・省力化機械の専門集団として製造現場の搬送設備や検査装置の製造を行い、リサイクル工場の自動設備の製造も行っています。 その技術力をもととして、大手家電メーカーの量産ライン・小規模工場の生産設備・検査装置を独自の開発によって、設計から設置まで一貫して実施してきました。村田機械製作所の術力・企画力・実績が、あらゆるニーズに応える源泉です。 【実績】 搬送及び自動化・省力化した対象製品 アッセンブリメーカー:ポンプの流量・電流・気密の検査装置、家電メーカー:冷蔵庫・洗濯機の搬送、家電メーカー:テレビの搬送、家電メーカー:太陽電池セル・モジュール搬送、煉瓦メーカー:耐火煉瓦搬送、銀行:貸金庫のピッキング搬送. といった悪循環が起こっていました。 自動化により、これらの問題が解決され、より高品質の成果物ができれば、費用対効果も向上します。 工場の自動化をご検討の際は、お気軽に日本サポートシステム株式会社までご相談ください。. . 自動車の生産工場といえば、多くの人が働いているというイメージがあるだろう。しかし、電化製品や食品など、完全自動化となっている生産工場も存在する。では、自動車の生産現場では完全自動化はできないのだろうか? 自動車製造の最新事情などを交えながら解説しよう。. カシオ計算機は、山形カシオ(山形県東根市)において関数電卓の生産を年秋までに開始する計画であると明らかにした。現在カシオタイで稼働している自動化ライン「H28」を改良し、自動化の度合いをさらに高める。山形カシオはマザー工場として実生産を手掛けるとともに、確立した.

――工場新設の経緯について教えてください。なぜ、機械化や自動化を徹底したのでしょうか。 須藤:工場の新設は、伊丹工場の老朽化がきっかけでした。伊丹工場は1938年の生産開始以来、西日本のマヨネーズの主力拠点だったのですが、老朽化が進んだため、神戸工場を新設して、そこにマヨネーズの生産を移管することになりました。弊社の機械化・自動化推進の歴史は古く、自動化は昭和30年初頭から既に始めています。高度経済成長による生産量の増加にともない、スピード化を求めてのことでした。ロボットについては1995年ごろ、食品業界で使う小型の産業用ロボットが出てきたタイミングから導入しています。 須藤:常に最先端のテクノロジーを導入して、工場の機械化・自動化を進めてきたのですが、神戸工場ではさらにそれを徹底しました。マヨネーズやドレッシングなど基幹商品の西日本における生産を神戸工場に集約するためには、効率化により生産性を高める必要があったからです。また、40年、50年先にも魅力的だと感じてもらえる、将来性がある工場づくりのためにも自働化のコンセプトは不可欠で年に検討を開始した頃から明確に掲げていました。 ――将来性がある工場というのは、具体的にどういうものですか。機械化・自動化とどう関係があるのでしょうか。 須藤:世界的にみると、日本は生産労働性が低く、高い人件費やエネルギーコストがハンデになっています。私たちも労働力不足を将来課題と捉え、それを解消する機能を備えた工場をつくろうと計画しました。私たちが昔から変わらず、最も大事にしているのは、お客様に安全・安心な商品をお届けすること。つまり品質です。そのため、機械化や自動化などの手段も、主に品質向上のために使ってきました。神戸工場では、それだけに留まらず、労働力不足を解消できるよう、更なるテクノロジーの利用を考えたのです。 これまでも合理化を進めてきている基幹商品の製造現場では、今のところ労働力不足は起こっていません。“将来課題”と表現したのはそのためです。いまは問題がなくても、この先高齢社会が更に進んだときに、労働力不足に悩まされる現場は確実に増えるでしょう。その将来課題に、先回りで対策を講じたのがこの工場です。具体的には、工場の機械化・自動化、物流の“清流化”(=整流化)を徹底して、省力化を実現し、少ない人員でもシフト調整な. 【特徴】 日本サポートシステムは年間200台もの実績がある関東最大級のロボットシステムインテグレーターです。一貫生産体制をとっており、設計から製造までをワンストップで対応。費用・時間にムダなく最適化を行うことができます。 また、お打ち合わせから原則1週間以内に「お見積りとポンチ絵」をご送付。 【ポンチ絵とお見積りのサンプル】 テキストやお電話だけでは伝わりづらいゴールイメージを共有し、スピード感を持った対応を心がけています。 【所在地】 jp/ 【営業品目】 1. 次世代ラインへ自動化推進 トヨタ紡織、生産技術の研究開発拠点 年11月12日 05時00分 (11月12日 05時01分更新) 会員限定. 自動化レベルを上げていくためにまずは、仕掛りのない工場を目指し徹底した工場の改善や作業の改善を行い、作業のスリム化を図らなければなりませんが、自社工場の自動化のレベルをよく認識し、生産ラインの自動化レベルの目標を定め、生産性向上の. See full list on gemba-pi. 自動化の規模が,部 分自動化からライン自動化へ,ま た材料の投入から出荷にいたるま での生産工程を考えた一貫自動化ラインへと進み,さ らにはほかの管理,技 術部門をも含 め,コ ンピュータ製御による自動化工場へと発展している。. 生産システムの動向と 自動化ラインの構築 -意外にも生産性は世界で22番目! どうすればいい?- 労働生産性は労働者1人当たりの仕事量になりますが、日本は欧米に比べて 低いことが明らかになっています。. ――先ほど、従業員は伊丹工場の約半数とのお話がありましたが、効率化によりもともと働いていた従業員は、どのように活かされているのでしょうか。 須藤:これまで点検や資材供給などの付帯作業を主な業務としていた「ラインオペレーター」の多くは、工程全体の品質管理や、ラインを効率的に運用するための改善活動を行う「ラインマネージャー」へと進化しました。神戸工場では約50名のラインマネージャーが活躍し、機械やロボットで代替できない、人の能力がより活かされる仕事に注力してもらっています。 弊社は、何より品質を重視しているため、当然その管理も徹底しています。特に、最後の検品は機械任せにせず、安全・安心のため人が行っています。ラインマネージャーが行う品質管理とは、出来栄えを常に観察し、改善ポイントを探し出すことです。 また、製造工程における繰り返し作業のほとんどを機械化・自動化できたとしても、改善活動は人にしかできません。そこで、作業の無駄を取り除くことで、品質や生産性を向上させる「夢多゛採り(むだとり)活動」にも積極的に取り組んでもらっています。.

Ⅱ.自動生産設備の非定常作業における安全対策のためのガイドライン見直し案 10 2.用語の定義 用語の定義は次のとおりとする。 ①自動生産設備 機械、部品、材料等の加工、組立等に係る自動制御によるラインを形成する生産設備。 (解説). 富士通のものづくりにおける活用事例を2件紹介する。 1)透明部品におけるエッジ認識の安定化 1件目は、光デバイスの組立工程における活用事例である。1mm程度の透明部品を高精度に固定するために、画像処理を活用して部品のエッジを認識する必要があった。 しかし、部品や照明環境のバラつきによってエッジの見え方が変化するためエッジの誤検出が多発しており、ラインの生産性が低下することに加え、画像処理プログラムの修正作業が大きな負荷となっていた。 ここで、エッジの見え方が異なる画像20枚程度を学習用画像として準備し、AI-Proを適用したところ、バラつきに対してロバストな誤検出の少ない画像処理プログラムを半日程度で作成することができた。 その後、学習用画像の追加と複数回の学習と評価を経て、認識率を55%から97%に高め、ラインの生産性を大きく改善した。 2)ケーブルの差し込み不良検知 2件目は、情報端末の組立工程における活用事例である。情報端末は小型・薄型化が進んでいるため、薄いフレキシブルケーブルとコネクタを使用した接続が多用されている。 接続作業の難易度が高いことに加え、目視による接続確認も難しく、ケーブルがコネクタに十分に差し込まれない不良が発生していた。 差し込み不良検知のために、良否判定で一般的に利用される画像処理手法を試したが、明らかな差し込み不良は検知できるが、微妙な差し込み不良の判定は困難であった。 ここで、AI-Proの適用と撮像安定化を実施することで、微妙な差し込み不良の判定が可能となった。良否判定の正解率が100%に近い値であったことに加え、特別な環境構築が必要なく容易に導入・運用できる点が高く評価され、生産ラインへの正式適用となった。. 先にもご紹介したとおり、工場を自動化することで様々な問題を解決できます。 AIなどの活用による自動化で解決できる問題を大きく分けると以下の4つです。 1. 画像処理プログラムは、一般的に、複数の基本的な画像処理フィルタや特徴抽出の組合せと、閾値等のパラメータの組合せから構成される。 画像処理エンジニアは、対象と位置決めや検査といった目的に対して、適当な画像処理フィルタ等の選択とパラメータ調整をすることで画像処理プログラムを開発する。 AI-Proで採用している画像処理プログラム自動生成技術は、画像処理エンジニアが画像処理フィルタ等の適切な組合せやパラメータを検討することを、計算機の処理能力を使い模擬している。 最適化の一手法である遺伝的アルゴリズムをベースに、画像処理エンジニアの画像処理フィルタ選択やパラメータ調整に関する知見・ノウハウを加えることで、画像処理フィルタやパラメータ等の組合せを効率的に探索し、良好な画像処理プログラムを得ることができる。 図3に遺伝的アルゴリズムを用いた画像処理プログラム自動生成の概要を示す。画像処理フィルタなどの画像処理関数を遺伝子として扱い、その集合を画像処理プログラムとする。 遺伝的アルゴリズムでは、複数の画像処理プログラム(親の集団)の中から、両親(父・母)となる2つのプログラムを無作為に選択し、この両親を合成した画像処理プログラム(子)を複数生成する。次に、生成された各々の子に対して評価を行う。 評価は、あらかじめ準備していた学習用画像データを子のプログラムに入力し得られた出力と、あらかじめ学習用画像データに対して付与した正解データを比較し、出力と正解データが近ければ高い評価を与えることで行う。 高い評価を得られるプログラムを次世代の親として残し、親の集団として加える。新たにできた親の集団を使い、子のプログラムの生成と評価を行う一連の処理を繰り返すことで、評価の高い(認識や判定の性能が高い)画像処理プログラムを生成する 1)。 検査工程の自動化に用いる良否判定には、遺伝的アルゴリズムに加えて機械学習の一手法であるサポートベクターマシンを分類器として採用している。画像処理フィルタと特徴量の選択に加えて、分類器の生成までの一連処理の組合せを、遺伝的アルゴリズムにより最適化している(図4)2)。.

――夢多゛採り活動を通じて、神戸工場は今後ますます発展していくのですね。 須藤:神戸工場は「マザー工場」に位置付けられています。例えば、これまで培ってきた技術やノウハウを、他の工場に伝え、支援する役割も持っているため、海外からナショナルスタッフが研修に来ることもあります。ですから、その役割を担うのにふさわしい、お手本となるような拠点へと工場を成長させていかなくてはならない。そのためにも、全スタッフで力を合わせて、改善に励んでいきたいと思っています。 また、これからの市場やお客様の価値観の多様化に向けて、工場の役割も見直しを迫られています。弊社では“マザー&サテライト生産体制”の構築も進めていて、マザー工場は、機械化や自動化による集中連続生産で基幹商品の効率生産を担い、一方のサテライト工場は、変種変量に素早く対応するフレキシブルなものづくりの技術で、新しい商品づくりに積極的にチャレンジするというように、体制を整えていこうとしています。 ――今後の課題は何かありますか。 須藤:トラブルを未然に防ぐための「予兆管理」のシステム開発も進行中です。神戸工場は、1人当たりの生産性が従来の2倍になりました。つまり、今まで人の目で行ってきた管理が減ったということです。これまで人に頼っていた部分をIoTやAIを利用した予兆管理システムで、トラブルの前兆を見逃さないようカバーし、強化するというのが、開発の狙いです。品質保証のレベルを更に高めようとしています。 開発は弊社だけでは難しいので、電子業界などの力も借りています。このシステム開発に限らず、業界や業態の枠を超えた協働により、さらなる品質向上への挑戦を続けていくのが今後の大きな目標です。. 工場の生産ラインなどの自動化の技術は日々進歩しています。この記事ではその中で、代表的な例を5つ紹介しました。 従来、工場のライン作業では納期に追われて、長時間労働になり、それによりミスが起き、納期が遅れ、人は体調を崩し. さらに、自動化の構築のプロセスや自動化可否判断、自動化後の投資効果の検証方法についても学習します。 ロボットを導入しどうやって工場の生産性を上げれば良いのか方法を知りたい、生産ラインの自動化をどのように検討すれば良いのか?. 生産設備合理化・省力化の設計及び製作 3. 生産ラインの自働化率を高め、顧客のニーズにきめ細かく応えるための多品種・少量生産技術が磨かれてきたとのことで、この工場で培われてき. 生産ラインの省力化・自動化設備、検査装置、精密機械加工は引地精工にお任せください。技術力・対応力・提案力でお客様の御要望にお応えします。最先端の設計、加工技術と蓄積された経験から高品質で信頼される生産装置を創り出しています。生産現場を支えるものづくりの. 自動化に批判的な者は、ファクトリーオートメーションの拡大によって失業も拡大すると主張する。 これは1980年代の重要な懸念だった。 これに対して、アメリカでは製造業の人口が大幅に減少したと同時に IT 自動化 生産 ライン の雇用が増大し、相殺したという主張もある。.

最適化と機械学習の技術開発を進め、認識・判定性能の向上と学習スピードの向上を目指していくことに加え、ものづくり現場での導入・運用の観点を重視してアプリケーションのレベルアップを図っていく。 さらに生産システムとの連携を進め、学習データの蓄積と画像処理状況の監視による画像処理プログラムの自律的改善システムへの展開を目指していく。 ※ Windows、Visual C++、Visual C、Visual 自動化 生産 ライン Basicは、マイクロソフト社の登録商標。 ※Coreは、インテル社の登録商標。 ■ 参考文献 1) 長門毅ほか:生産ラインにおける画像処理プログラムの自動生成技術. ・自動化推進前の標準化から、コストダウンと効率的に自動化を進める手順を修得し、生産性の高いライン構築へ応用しよう! 講師の言葉 「自動化の進め方」についてお話しする際に、多くの方に自動化を推進する目的をお尋ねします。. • 自動化できていない工程や自動化したものの人が手をかけている工程が存在。 • 生産ラインをaiの活用で知能化していくことでそれらの課題を解決し、 • 生産性向上と自動化を進展させたい。 改善活動 検査工程 製造工程 【困りごとの構造】.

, ) 2) 自動化 生産 ライン 長門毅ほか:生産ラインにおける機械学習技術の応用. 自動車メーカーの「アウディ」では自動車の生産工程に機械学習を取り入れています。 でき上がった自動車部品の品質管理はこれまで人が行っていました。 しかし、さらなる量産体制における品質管理において、AIを活用した品質検査を導入しました。 アウディが提供する車のデザインは近年、より複雑かつ洗練されたデザインへと変貌を遂げています。 それと並行してアウディが求める品質管理も高まっているのです。 従来は人による品質管理と機械による品質管理の半々でしたが、近々全ての品質管理を機械学習が取って変わる予定です。 この技術はアウディが開発を進めているソフトウェアで、プレス加工において金属板に発生するクラック(裂け目、ひび割れ)を認識して、自動的にマークするといった技術です。 自動化 生産 ライン アウディはこのソフトウェアを通じて、将来は色々な工程での自動化を目指しています。. , ) ※映像情報インダストリアル年9月号『画像認識は新たな次元』特集より転載 ■問い合わせ 富士通株式会社 富士通コンタクトライン カシオ計算機では、主力生産拠点の1つであるタイ工場で新たな自動化生産ラインを稼働し、スマート工場化に向けた歩みを開始した。タイ工場が. See full list on mavic. クレイエンジニアリングの生産ラインの自動化・省人化をご提案 ※実績事例集 進呈!の技術や価格情報などをご紹介。自動機、省力化装置の設計、開発、製作、組立、制御、据付、運転調整まで一貫サポート!。イプロスものづくりでは搬送・ハンドリングロボットなどもの技術情報を多数. さらに、自動化の構築のプロセスや自動化可否判断、自動化後の投資効果の検証方法についても学習します。ロボットを導入しどうやって工場の生産 性を上げれば良いのか方法を知りたい、生産ラインの自動化をどのように検討すれば良いのか?. 自動化された生産ライン、工場のコンベア労働者とロボット アーム等尺性産業ベクトル概念 - 生産ライン点のイラスト素材/クリップアート素材/マンガ素材/アイコン素材.

. 工場の自動化とは「ファクトリーオートメーション」とも呼ばれます。 要は工場における生産工程の自動化のことです。ファクトリーオートメーションのことを「FA」と略すこともあります。 例えば、今までのライン作業は単調な作業になりがちでした。 労力もかかるため、人が行うとミスが起きやすかったり、時間がかかるなどの問題がありました。 そこで工場の自動化を導入することで、それらの問題が解決できるようになったのです。 工場の生産工程では、検品や検査など、今までは人間の目で行っていましたが、これらの緻密で繊細な作業も近年の技術の進歩により自動化が可能となりました。 自動化 生産 ライン また、重い材料を運ぶなどといったことも、これまでは人間の体力勝負でしたが、機械により自動に運ぶことも可能となったのです。. 生産ライン・ダブルソリューション; 当社が生産性・信頼性向上のお役に立てる理由; halconを用いた画像処理システム; 三密、接触を防ぎ生産性を上げる自動化を提案致します! 検査装置導入からシステム構築まで、一貫して承ります. 生産工場の作業改善から生産ラインの自動化レベルを学び、生産性の高い生産ラインをレイアウト設計する基本講座!村山 省己 氏tsf自動化研究所 代表東海大学工学部非常勤教員(元教授)(株)日立製作所 工機部長、日立オートモティブシステ.

治具の設計・製作 【実績】 NM社(電子部品の製造販売)、HS製作所(情報通信・社会産業・電子装置・建設機械・高機能材料・生活の各システム製造販売)、TT社(ショッピングセンターなどリテール事業)、SM社(自動制御機器の製造・販売)、OR社(自. 自動化設備・ロボット導入にお困りの生産技術者へ 生産ライン自動化の 技術相談お受けします省人化・省力化、生産性向上、品質安定が至上命題となり、工場自動化の需要は急速に伸びています。. 生産ラインに必要な人員を10分の1にできた同ラインを取材した。 (1/2) 完全自動化で生産ラインの人員9割減、京セラが目指す生産競争力 (1/2. ものづくりの現場では、生産性向上や品質向上を目的として、組立や検査工程の自動化が推進されている。特に近年では、労働人口の減少に伴って人材の確保が難しくなっていることから、自動化のニーズがますます高まっている。 組立や検査工程の自動化の実現においては、物体の位置認識や外観の良否判定のために画像処理を活用することが必須の状況である。 しかし、ものづくり分野における画像処理エンジニアの数は限られていることに加え、機種の追加や環境の変化に対応して画像処理プログラムを迅速に作成および修正することが求められるため、画像処理エンジニアには大きな負荷がかかっていた。 このような状況の中で自動化を加速するためには、画像処理エンジニアが開発するレベルのプログラムを、専門のエンジニアでなくても容易かつ迅速に作成可能なシステムが必要である。 富士通株式会社および株式会社富士通研究所では、ものづくり分野における画像処理技術に加え、最適化・機械学習技術を長年にわたり培ってきた。 これらの技術を応用して画像処理プログラムを自動生成する技術を確立し、FUJITSU Manufacturing Industry Solution COLMINA Service AI-Pro(以下、AI-Pro)として製品提供している。製品画面を図1に、AI-Proで自動生成可能な画像処理プログラムの種類を図2に示す。.

See full list on jss1. ――工場内では、無人搬送車による運搬も行われているようですね。 岩本:工場では、IoTを活用し現場の情報をリアルタイムに収集することで、商品や原材料の自動搬送を行っています。神戸工場は製造と同時に配送のための物流の拠点でもあるため、販売情報を元に、従来では別々に組まれていた生産計画と配車計画を同時に立案することを実現しました。これにより、配送のタイミングに合わせた生産と出荷、生産のための原資材供給、原資材在庫に合わせたメーカーへの発注までの一連の流れを、自動で行われるようシステムをつくり上げました。この点が、神戸工場の最大の特徴です。 一例として資材供給の流れで説明すると、マヨネーズの外箱が減少したと判断されると、自動ラックから自動で庫出しされます。そしてその後の成型、箱詰め、出荷までのすべてが自動制御で行われるといった具合です。 要するに、販売数や配車計画に合わせて自動で製造されるイメージなのですが、これができているのは、物流施設が併設され、両者のシステムがつながっているからです。この仕組みにより、製品在庫の大幅な圧縮が実現し、生産リードタイムも7分の1にまで短縮できました。 ※下記の動画ではこれまで紹介した神戸工場でのマヨネーズ製造の様子を紹介している。. オートメーション化における全行程をワンストップで行っています。 その規模も1億円規模のラインビルディングから、1,000万円以下の単体装置実装まで.

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