ドイツ製造2023 – 継続中Bosch
工場の品質検査のための、AIと生成AIによる合成画像
Bosch、ヒルデスハイム工場でAIによりサイクルタイムを15%短縮と発表、2023年末にドイツの2工場で生成AIの試験を開始
課題
画像認識システムの学習には、まれな不良の画像が多数必要で、AIアプリケーション1件の立ち上げに6～12カ月かかっていた。
取り組み
Boschは、光学検査用の合成画像を作成し、既存のAIモデルを調整するために生成AIを使い、ドイツの2工場で試験した。Boschは、約230ある工場のほぼ半数がすでにAIを使っていると述べ、試験の後、全拠点で合成データの生成を提供する計画だった。
主な数値
-15%ヒルデスハイムでの新ラインの立ち上げ時に、AIによるデータ分析で短縮したサイクルタイム（Bosch発表、以前のAIの取り組み）
3.5 to 3 minutes新しいアルゴリズムによるシュトゥットガルト・フォイエルバッハでの部品の検査時間（Bosch発表）
6-12 months to weeks生成AIによるAIアプリケーションの計画と立ち上げの所要時間の見込み
示唆
Boschは、学習データの不足に対処するため、不良の合成画像を使った。報告された成果は以前のAIの取り組みによるもので、立ち上げ期間の短縮や、1工場当たり6～7桁の節約は期待にとどまっていた。
分類
- 規模
- 大企業
- 業種
- 製造
- 業務機能
- 生産・品質
- イノベーションの類型
- プロセス・イノベーション
- AI技術
- 生成AIコンピュータビジョン
- 導入形態
- 自社開発
- 根拠
- 企業自身の発表
出典
出典の要約
[1]eeNews Europe2023年12月8日
Boschは、ヒルデスハイムでの立ち上げ時にサイクルタイムが15%短縮したこと、フォイエルバッハで検査時間が三分半から三分に短縮したことを報告した。異常検知は約50工場で、画像認識は20超の工場で稼働している。Boschは、生成AIが立ち上げ期間を短縮し、6桁の生産性向上をもたらすと見込んでいた。
[2]Australian Manufacturing2023年12月12日
Boschは、名称が明らかにされていないドイツの2工場で、光学検査用の合成画像を作る生成AIを試験した。以前のAIの取り組みで、サイクルタイムが15%、検査時間が3.5分から3分に短縮した。Boschは、生成AIにより、1工場当たり年6～7桁の節約になると見積もった。
詳細は原典でご確認いただけます。
掲載日 2026年10月25日 · 更新日 2026年10月25日
