ネジとナットを1つ残らずスマートに検査、三星科技（San Shing Fastech）がAIで欠陥ゼロ管理を実現

高速道路を走る1台の車を思い浮かべてください。もし突然、車の部品が落ちてしまったらどうなるでしょうか？ささいな部品であっても車の性能が低下することになるでしょう。しかし、それがとても重要な部品であれば、人の安全を危険にさらしかねません。三星科技（San Shing Fastech） の陳信志（Chen Xin-zhi）ゼネラルマネージャーは、自動車メーカーがサプライヤの製品品質、「特に車の部品をつなぎ、固定するネジやナット」に対して厳しい要求をしているのはこのためだ、と指摘しています。「自動車メーカーは『欠陥ゼロ』を要求することさえあり、サプライヤは品質検査や品質管理において困難な課題に直面しています。」

そこで、三星科技はASUSTeK Computerと協力し、2021年にASUS AISVisionを導入しました。このAIマシンビジョンツールキットは、品質検査の効率を高めるだけでなく、同社の研究開発チームがAIを搭載した外観検査システムを開発することにもつながりました。

知る人ぞ知る台湾の三星科技、オルタナティブなビジネス思考を応用してレッドオーシャン市場から脱出する道を見出す

半世紀以上前に設立された三星科技は、月産7,500トンの生産能力を持つナット業界のグローバルリーダーです。ファスナーだけでなく、セルフタッピングネジやナットの金型も製造しています。自動車用ナットの生産量では世界トップであり、台湾の縁の下の力持ちです。三星科技は、常に将来にわたるビジョンを持っています。レッドオーシャン市場から抜け出し、高価値の自動車用ネジとナットに特化することをいち早く決めました。この分野では価格競争をする必要はありませんでしたが、それでも直面しなければならないプレッシャーや課題がありました。それは、製品の品質です。

前述したように、自動車メーカーはねじやナットに「欠陥ゼロ」を要求しています。つまり、肉眼では見分けがつかないような形状の不良でも、性能に影響を及ぼすとは思われない傷であっても、すべて不合格となり、返品されてしまいます。陳氏は、自動車製造が高度に自動化されている状況を指摘しています。自動化された工程で組立てることができないような欠陥がネジやナットにあれば、生産ラインは即座に停止します。「つまり、私たちが検査しなければ、それを自動車メーカーの工場がするということです。そして、もし何か問題が起きれば、サプライヤはより大きな損失を被ることになり、当社の評判にも傷がつくでしょう。」

自動車メーカーの欠陥ゼロの要求に対して、三星科技は当初、手作業による検査をしていました。その後、外部の技術サポートを導入し、社内のチームをトレーニングして、独自のAOI（自動光学検査）外観検査システムの能力を開発しました。従来のAOI外観検査システムは、ルールベースのモデルを採用しています。システム構築の初期段階では、まずこれまでの経験に基づいて欠陥の種類が設定され、欠陥品が検査中に検出されると即座に排除される仕組みでした。三星科技の楊燿隆・研究開発部マネージャーは、ルールベースの外観検査システムには2つの大きな欠点があると指摘しています。 1つ目は、システムが最初に設定した以外の欠陥を検出することができないため、生産工程における不規則な欠陥に対処することが難しいことです。2つ目は、欠陥ゼロを達成するためには厳しい検出条件が必要なことです。楊氏は、「1つの欠陥品を検査で見逃すより、100個の欠陥が疑われる部品を誤って不合格にする方が好ましいのです。これにより、誤検出率は非常に高くなり、結果的に大量の良品が廃棄されることになり、生産コストはむしろ高まります」と述べています。

近年、AIのトレンドが強まり、製造業にも進出しています。三星科技は、AIとAOIを統合したスマート検出システムが、これらの問題の解決策になると考えています。市場調査の結果、三星はASUSと協力することを決めました。陳氏は、数あるAIメーカーの中からASUSを選んだ理由をいくつか挙げています。第一に、ASUSは十分な規模を持ち、長期的なサービスを保証できることです。第二に、ASUSは適切なレベルの専門技術と、企業がこれらの技術を採用するのを支援した経験を持っていることです。陳氏は、産業用AIソリューションの採用のハードルは依然として高く、ソフトウェアとハードウェアのソリューションは、ユーザーの特定のニーズを効果的に満たす必要があるといいます。そのため、初期の話し合いで三星はこの問題を提起し、ASUSが解決策を提供しました。その結果、ASUSの専門的な経験により、三星の課題は実際に解決されました。

Caption: Chen says that for San Shing Fastech, ASUS AISVision is like a seed for AI. The seed will grow and bear the first fruits of AOI detection.

第三に、ASUS AISVisionが二次開発機能を持っていることです。陳氏は、三星が自社で機器を製造していることを長い間アピールしてきたことに言及しています。前述したように、三星のネジやナット、各種製造機器の金型は、他のメーカーに委託しているわけではありません。同社のAI対応AOIも同じです。ASUSのソリューションは、「人に魚を与えるのではなく、人に釣りを教える」というものです。つまり、自給自足を提供するのです。AISVisionマシンビジョンツールキットとSDKは二次開発をサポートするため、三星の研究開発チームは工場内ITシステム選別装置の統合、アップグレード、補正、メンテナンスを引き継ぐことができました。

誤検出率の高い従来のAOI。AIは実際に自ら欠陥を特定できるのだろうか？

ASUS Computerのスマートマニュファクチャリングソリューション・プロフェッショナルプラニング部の辜英憲（Gu Ying-xian）副部長は、市場の多くのソリューションで使用されているAIアプリケーションアーキテクチャの複雑さを指摘しています。参入のハードルを低くするために、ASUS AISVisionは産業界のお客様が必要とする複数のツールを単一のプラットフォームに統合し、二次開発を大幅に簡素化した結果、システムの立ち上げ時間を短縮しました。

Caption: Ku Ying-Hsien, Deputy Division Director of ASUS Computer Smart Manufacturing Solutions Professional Planning Department, points to the complicated AI application architecture used in many solutions on the market. Thus, to lower the threshold to entry, ASUS AISVision integrated the multiple tools required by industrial customers into a single platform.

三星科技のシステムを例として見てみましょう。トレーニングデータセットを構築する際、ASUS AISVisionの自動ラベリング機能により、三星のチームは大量の欠陥画像の識別を迅速に行うことができます。トレーニングモデルに効果的なモデルが確立され、最後に、このロジックが生産ラインのAI対応AOIシステムに転送されます。AISVisionの推論モデルは、システムによる欠陥の判定だけでなく、学習能力も備えています。データセットの蓄積により、モデルは継続的に学習を繰り返して最適化され、旧来のルールベースのAOIが抱える多くの問題、つまり、調整が容易ではなく、厳しいテスト条件が必要で、誤検出率が高いなどの課題を克服しています。

AISVisionの完全な機能性もさることながら、システムがスムーズに起動した主な理由は、ASUSが提供するサービスにありました。陳氏によると、AOIシステムを運用・使用しているのはすべてOT人員であり、必ずしもAIに精通しているわけではありません。そのため、導入段階では継続的な教育とコミュニケーションが必要となります。ASUSは様々な製造業のAIシステム導入を支援してきたため、この段階で直面する課題を十分に理解しており、そうした課題の解決策に関する知見があります。ASUSと三星の研究開発チームの共同作業により、ソフトウェアとハードウェアは滞りなく確立されました。

生産ライン全体をAIにつなげよう。ASUSはその第一歩を支援します！

Caption: The auto labeling function of ASUS AISVision can help the San Shing team to quickly complete defect identification of a large number of defective product images.

三星科技のAI対応AOIシステムは、2023年5月に正式に発売されたばかりですが、AIのスマート検出のメリットを実感し始めています。今後の計画について楊氏は、AIシステムのトレーニングを現場に移譲すると言います。「私たちは、生産ラインの担当者がAIに関する十分な専門知識を身につけ、後にニーズに応じて構造を調整できるようになることを望んでいます。そして、現場の欠陥データを使って結果を判断し、繰り返しAIを学習させることで、AIの判断精度を高めることができます。」さらに、長期的な計画として同社は、AIアーキテクチャを生産ラインのフロントエンドまで拡張し、設備のトルクや振動などのデータを記録・分析したいと考えています。設備のパラメータを調整し、歩留まりを向上させると同時に、この機能によって欠陥品が下流工程に入るのを防ぎ、不必要なコストをさらに削減することができます。

陳氏は、三星科技にとってASUS AISVisionはAIの種のようなものだと言います。この種は成長し、AOI検出において最初の実を結ぶでしょう。「これにより、他の部門がAIによって何ができるかを想像し、AIをヘルパーとして使用する方法を考え、作業効率を向上させ、また新たなアップグレードを始めるきっかけになると思います。そしてそれは、三星が競争力を維持するのに役立つでしょう。」