ドイツ製造2019 – 継続中シーメンス
アンベルク電子機器工場のAI品質予測
シーメンスのアンベルク工場、工程データからはんだ不良を予測しX線検査装置の追加購入を回避
課題
シーメンスのアンベルク電子機器工場は、1,000種類超のSimatic制御機器を年間約1,700万個生産している。回路基板のはんだ接合部を自動で調べるX線検査が生産ラインのボトルネックとなっていた。二台目のX線検査装置を購入すれば、約50万ユーロかかる見込みだった。
取り組み
工場の技術者は、はんだ付けラインの工程パラメーターを使ってモデルを学習させた。モデルは製造現場のエッジ端末で動作し、基板のはんだ接合部に不良がないかを予測することで、そもそもX線検査が必要かを判定する。同工場は他の工程にも同様のモデルを使っており、例えばフライス加工用主軸の故障を12～36時間前に警告している。
主な数値
示唆
モデルが時間のかかる検査に回す製品を選別し、設備購入を回避した。シーメンスはX線検査の削減幅を数値で示していない。ROIが2019年に報告した予測モデルによる検査工数と停止時間の40%削減は、第三者による検証を受けていない。
分類
出典
出典の要約
シーメンスはアンベルク工場の品質水準を99.9990%とし、1,000種類超のSimatic製品を年間約1,700万個生産していると報告した。購入を予定していた50万ユーロのX線検査装置に代え、工程データで学習し、エッジ端末で動くAIモデルではんだ接合部に不良がないかを予測する仕組みを説明している。故障の12～36時間前に警告する主軸用モデルにも触れているが、全体の削減効果は示していない。
コンサルティング会社ROIは、アンベルク工場が2018年に受賞したIndustry 4.0 Awardを主催した。ROIは同工場の生産品質を99.999%、年間生産量を最大1,600万個とし、予測モデルがすでに工程の異常を早期に検知し、検査工数と停止時間を40%削減したと報告した。AIによるパターン認識は次の取り組みとして説明している。
詳細は原典でご確認いただけます。
