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 SUBARU(スバル)と富士通は、SUBARU群馬製作所大泉工場のエンジン用カムシャフト研削工程でAIにより全ワークの品質を保証する実証実験を2019年末に始めた。研削中の振動などのデータをAIに与えて加工品質をリアルタイムで推測させ、加工後の実測結果と突き合わせる。これまでカムシャフトの品質は抜き取り検査によって保証していたが、両社はAIにより全数の品質保証が可能になると見て、実証実験に踏み切る(図1、2)。

図1 AIモデルによる品質保証の仕組み
図1 AIモデルによる品質保証の仕組み
加工中のデータから品質の良否を判定する。(出所:富士通、スバル)
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図2 品質保証の対象とするカムシャフト
図2 品質保証の対象とするカムシャフト
(出所:富士通、スバル)
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 今回活用するAIモデルは、研削設備に接続したセンサーから収集した主軸動力値や振動といったデータと、カム面の形状や面粗さなどの品質データを機械学習させて構築。加工中の全カムシャフトについて品質の良否を判定する。

 機械学習にはランダムフォレスト法を用いた。実証実験はこのAIモデルの妥当性を確認する目的で、量産ラインにおいて収集したデータからAIにより推測した品質状態が、品質保証基準に合致しているかを見る。

 合わせて、研削砥石の表面を研いで切れ味を取り戻すドレッシング作業について、データに基づいて必要と判断した時のみ実施する。定期的にドレッシングを実施する現行方式より間隔を延伸させられるかについても検証する。

 AIモデルは両社が共同で開発。富士通アドバンストエンジニアリング(本社東京)のIoT活用技術、富士通研究所(本社川崎市)のAIモデル生成技術、スバルの加工ノウハウを組み合わせた。2018年7月から取り組んできたという。今後両社はAIモデルの量産ラインへの本格適用を目指し、さらに他の部品製作工程やエンジン工場全体に横展開を図る。

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