労働人口の減少や働き方の多様化を背景に、IoTやAIなどのデジタル技術を活用した工場での生産性改善に対するニーズが高まっている。発電機やモーターなどの複数の製品を1つの工場で扱う場合、製品サイズや工程ごとに使用する作業スペースが異なることや、1つの設備を複数の製品で使用する必要があるため、効率的なスペースを確保するとともに設備の使用順序も考慮した工程計画の立案が課題となっている。
これまで、工程計画は熟練者の経験をもとに作成してきたが、複数の製品を扱う場合や、作業途中で発生した割り込み作業を組み込む場合に、計画の変更が難しいという課題があった。また、工程計画が複雑となるため、生産管理者が現場の作業状況を把握しにくく、工場全体の作業量の適正化が困難だった。
そこで日立製作所（日立）は、製品ごとの作業工程に必要なスペースを考慮した最適な製品配置の立案と、工場内に設置したカメラで作業状況の検出を行うAIを備えた工程計画・管理システムを開発した。
設備を使用するスケジュールを考慮しながら製品の配置を計画することで、スペース不足による作業遅延をなくすアルゴリズムを構築し、作業時間がより短くなるよう最適な工程計画を作成するスケジューリング技術を開発。この技術を用いることで製品や設備ごとの作業スケジュールを示すガントチャートと、製品の配置計画を示したレイアウト変化図を作成できる。工程計画を自動で作成できるため、作業途中で発生した割り込み作業を容易に工程計画に組み込むことが可能となる。
機械学習などのAIを用いて、工場内のカメラで撮影した映像データから製品番号や製品などを検出し、作業状況を把握することができる画像認識技術を開発した。ガントチャートやレイアウト変化図と作業状況を比較することで工場内の進捗状況を見える化し、計画遵守に向けた作業量と作業人員の適正化を図ることができる。
開発した技術を、日立パワーソリューションズのメンテナンス工場において、過去に行った作業データを用いて検証したところ、計画した作業日数を20％短縮できることを確認した。
今後、日立と日立パワーソリューションズは、この技術をLumadaのユースケースとし、2019年度のシステムの実用化を目指して、同様の課題を持つお客様の課題解決に貢献していくと説明する。