食品製造業
Impulseは、食品製造の現場でもAIによって、生産設備の保全や品質監視・品質保証といった生産課題を解決します。将来の労働力不足を見据えて、属人的な知見やスキルに頼ることのない、生産ライン作りの実現が可能です。
食品製造での利用シーン
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自動化・省人化
食品や包装の外観検査
- 製造された食品の形状不良や異物付着、パッケージされた包装における外観不良を検出
- 自動化による人的コストや過検出による廃棄コスト抑制の効果
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食の安全
材料搬送・加工時の異物検出
- コンベア上に流れる原材料や加工された食品への異物混入を検出
- X線や金属検査機では発見が困難な異物検出を画像や動画データの分析により実現し、食の安全に貢献
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歩留まり向上
生産設備の予知保全・故障予兆検知
- 撹拌機、ポンプ、コンベア等の生産工程で稼働する各種設備の温度、電流値、振動や音のデータ等を利用し、故障予兆を検知
- 稼働率の改善やメンテナンスの効率化を実現
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食品ロス削減
工程監視・生産プロセスにおける異常検知
- 各種制御データ（温度、流量、水位、圧力、調整弁開度、成分値等）の関係性に着目し、製造プロセスにおける傾向の変化をいち早く検出
- 品質に影響を及ぼす不具合の早期発見・未然防止
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品質の安定
製造工程における不具合発生の要因分析
- 食品の加工〜成型〜梱包といった一連の工程において設備停止の発生と相関の高い計測項目（品温、水分量等）を分析し、不具合要因を特定
- 稼働率の改善や品質安定化に寄与
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匠の勘の伝承
工程制御パラメータの最適化
- 生産される品質の安定化を目的として、ターゲットとなる良品条件に対して、影響を及ぼす制御項目の抽出と最適な調整パラメータの探索を実施
- 制御条件や設定値の支援・自動化に貢献
Impulseの活用イメージ
Impulseの特長は、異常検知に限らない「機械学習による豊富な分析機能」を、製造業の「業務ライフサイクルのあらゆる場面」でご利用いただけることにあります。
・異常検知/不良品検出、外観検査、要因分析、劣化診断、製造条件最適化
各工程で収集されたデータは、機械学習技術により、作業者や意思決定者のアクションにつながるようなアウトプットに変換されると共に、工程をまたいだ幅広い問題解決や改善を強力にご支援します。
Impulseの構成
クラウド＆エッジコンピューティング構成で提供される、柔軟な分析プラットフォームは、複数の工場や設備を対象とした導入環境において効果的なデータ活用基盤として機能します。
クラウドにより、複数の工場や設備から発生したセンサーや画像データはクラウドで集中管理され、ロケーション毎の個別の課題だけでなく、共通的な課題をモデル化する事が可能となります。
エッジコンピューティングにより、即時対応を必要とする検知を可能にするとともに、ネットワークが遮断された場合も問題なく故障や不良品を検知します。
更新されたモデルは簡単に・迅速に工場に配布され、実用的で安定性の高い監視と管理を実現しています。
