韓国化学・素材2020 – 継続中Chosun Refractories
KAMPプラットフォームを使ったX線画像のAI検査
耐火物メーカー、国のAIプラットフォームで構築したモデルでX線検査を1製品あたり1.5分から0.5分に短縮
課題
1947年創業の耐火物メーカーChosun Refractoriesは、完成品の内部の亀裂や異物を、作業員がX線画像を目で見て確認していた。製品の形状が増え、検査員の高齢化も進んで判定の信頼性が下がった。疲労を和らげるために人員を増やしたことも、製造コストを押し上げた。
取り組み
同社は中小ベンチャー企業部が運営する韓国AI製造プラットフォーム（KAMP）を通じ、完成品のX線動画を静止画に変換し、それぞれに正常か不良かのラベルを付けた。プラットフォーム上のAI専門家と工程専門家の支援を受け、新しい画像を分類するモデルを構築した。この事例は、2021年1月にKAMPが本格稼働した際に紹介された。
主な数値
示唆
同社は、すでに画像があり、正常・不良のラベルがはっきりしている検査工程の時間を短縮した。自社のデータチームを持たない中堅メーカーが、人員を採用せずに、公的プラットフォームのストレージ、計算資源、専門家の支援を利用した。
分類
- 規模
- 中堅・成長企業
- 業種
- 化学・素材
- 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
- コンピュータビジョン
- 導入形態
- 政府の支援制度
- 根拠
- 企業自身の発表
出典
出典の要約
Edailyは、中小ベンチャー企業部がAI製造プラットフォームを本格稼働させた際のChosun Refractoriesを取り上げた。作業員はX線画像を目視で検査しており、同社は分類モデルの学習のためにX線のフレームにラベルを付けた。同部によると、判定の信頼度は90%から96%に上昇し、検査時間は1.5分から0.5分に短縮した。
Chosun Refractoriesは亀裂や異物を手作業で検査していたが、製品形状の増加と検査員の高齢化に直面していた。FA Journalは、判定の信頼度が90%から96%に上がり、検査時間が1.5分から0.5分に短縮したと報じた。モデルは、これまで見たことのない不良パターンにもよく対応したとも伝えている。
詳細は原典でご確認いただけます。