トヨタ、工場で人工知能を活用

トヨタ自動車は工場で機械学習などのAI（人工知能）を活用する。既に塗装工程で実証実験を始めた。高岡工場で進めるIoT化の30以上の実証実験の一環で、効果が大きいものから世界の工場に展開する。工場のIoT化で先行するドイツ勢に対する強い危機感を背景に、生産管理手法の進化を急いでいる。

　トヨタ自動車は工場でAI（人工知能）を活用する。

　既に高岡工場（愛知県豊田市）の生産ラインでAIの機械学習を使った実証実験を開始。日本では工場へのAI導入事例がまだ少ない中で、先進的な取り組みとなる。

　例えば、車体の塗装における部品ごとの色の微妙な違いの判別にAIを役立てる。樹脂製部品と金属部品では同じ塗料を使っても色の出方が違う。色味を合わせるための細やかな品質管理は、従来はベテラン従業員の経験と勘に頼っていた。

　だが、最近は購入者が選択できるボディーカラーが多様化し、微妙な色合いの実現が難しくなった。色に関連する管理項目は350以上に達する。こうしたデータの解析に機械学習を活用して塗装の品質を高めようとしている。

AIにベテランの知見を加味

　AIの機械学習は、人間の自然な学習行動と同じような機能をコンピューターで実現する。センサーなどを使って大量のデータを集めて解析し、ルールやパターン、判断の基準などを導き出す技術だ。

　生産ラインで発生する大量のデータは、人間の判断を超えるレベルになるケースも生じているため、機械学習の導入を考えるようになったという。

　塗装工程では、AIに、ベテラン従業員が持つ湿度や気温の高低に対応した塗装の調整などの知見を加味する。機械学習の適用範囲は広く、トヨタは産業用ロボットの故障などの兆候管理にも活用する考えだ。

　工場にAIを導入する動きは、事例の数は限られるものの、ほかの産業でも始まっている。半導体大手のルネサスエレクトロニクスは、茨城県にある工場の半導体を製造する工程で、AIを異常検知に役立てている。ファナックも人間が事前に動き方をプログラムしなくても、AIによるディープラーニング（深層学習）を用いて自己学習する産業用ロボットを開発する。

　こうした流れの中で、トヨタも工場におけるAI活用に取り組み始めた。

　AIの実証実験は、最近になってトヨタが力を入れ始めた工場のIoT（モノのインターネット）化の一環だ。高岡工場では2016年前半から生産ラインの様々な工程に多数のセンサーを段階的に設置。大量のデータを自動的に収集・解析し、生産性を向上させる目的で、30以上のIoTの実証実験に取り組んでいる。効果が実証できたものから世界各地のトヨタ工場に導入する。

　例えば、ボディー部品をプレス成形する工程で、金属板の「割れ」を防ぐ取り組み。従来は成形後の目視検査に頼っており、不具合の発見は個人の力量に依存していた。不具合の原因調査も、素材や設備の確認が必要で、時間がかかっていた。

　そこで、プレス成形機に金属板を投入する工程に複数のセンサーを導入。その測定結果に基づいて、プレス成形前に問題がないかどうかを判定し、不良品を造らないようにしている。

　高性能なプラスチックの射出成形機である「TIM成形機」でもIoT化を進める。この機械は、独立制御が可能な6つの小型の樹脂材料の注入機を備えており、金型の自動交換装置と組み合わせることで、様々な種類のバンパーを1台で生産できる。

　現在、TIM成形機は世界各国の生産拠点で計60台が稼働中だ。気候の違いなど工場ごとに環境が異なり、ポンプの圧力の変動が部品の品質に影響するなどして稼働率が悪くなりがちだった。

　そこで、高岡工場にあるTIM成形機に多数のセンサーを搭載し、様々な情報を収集。設備メーカーにも、その情報をリアルタイムで提供し、両社で連携して稼働率向上に取り組んだ。不具合を事前に予測する技術の実現にめどを付け、2017年から世界各地の成形機でもIoT化を進める。