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平成２８年度スマート工場
実証事業 成果報告
三浦 良太
生産技術本部 EXPRESSチーム長
2017年5月30日
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1-1)エクセディ 主な製品
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プロペラ シャフト
エンジン
トランス ミッション
発進や変速を行なう自動車部品を製造
湿式多板クラッチ
トルクコンバータ
マニュアルクラッチ
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1-2)これまでの取り組み
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設備監視
チェックシート電子化
金型管理
QC工程表電子化
EXPRESS
生産監視
出来高データ 品質データ
グローバル生産拠点の観える化 2014年4月より導入開始
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1-3)経産省補助事業 概要
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テーマ①：工程基準情報管理システム テーマ②：不良検知・故障予兆システム テーマ③：画像解析良品判別の自動化 共通 ：クラウド化
経済産業省 平成２８年度 ＩｏＴ推進のための社会システム推進事業 （スマート工場実証事業／補助事業）
既存の工場を「スマート工場化」する実証事業
実証期間：2016年7月22日～2017年3月31日
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工程基準情報管理システム
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2-1)背景と目的
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金型、治具、設備、QC工程表など生産に必要な情報が 統合されていない。そのため、業務上の効率性の悪さや 災害時に必要な情報の共有や抽出が難しい状況にあった。 Obbligato
基幹システム
金型カルテ
設備台帳
ローカル台帳 QC工程表
業務効率改善やＢＣＰに 対して有効なツールを構築する。
部品情報
工程情報
金型
治具
設備
工具
測定器
材料
ゲージ
QC工程
マスター情報整備
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2-2)実証概要（情報検索）
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QC工程表
単品加工図/製品図面
金型図面(3D)
製品番号に紐づく情報の整理
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2-3)成果の要約
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全社BCM訓練(2017年3月7日)にて実証試験
被災条件のシナリオに対し、工程や設備の一覧を抽出
※生産・検収している工程情報のみ参照する。等
成果の要約
実証
情報抽出時間２０時間⇒１時間（９５％削減） 情報検索時間に１分。そこから必要な図面、ＱＣ工程表を
抽出することで、作業時間を１時間に短縮。
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不良検知・故障予兆システム
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プレス機で、高い品質を保って 生産できるのは、熟練作業者の 勘と経験が大きく依存している。
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3-1)背景と目的
高度なシステムによる分析より 熟練作業者を模擬する。
・人の五感に置き換わる センサを設置。 ・僅かな変化を検知し、 未然防止を図る。
センサ設置例
材料板厚
潤滑油温度
モーター軸受振動
ボルスタ―振動
モーター電流値
荷重
機械温度
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3-2)実証概要
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データ分析 異常分類 対策
既存システムの情報も
活用し異常分類を実施。
荷重(16/12/1～17/3/31)
傾向監視
波形監視 異常波形
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ディープラーニングを活用した
画像解析良品判別の自動化
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4-1)背景と目的
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Sample No.0014
誤検知
トルクコンバータ ハブ側面
■検査対象
人による目視検査を自動検査に置き換えたいが、
画像処理による従来手法では誤検知がある
ディープラーニングを活用した画像解析良品判別の 自動化の可否を検証
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4-2)実証概要
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従来法（２値化） 新技術（ディープラーニング）
誤判定 正常判定
22.7%
改善
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4-3)成果の要約
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・ディープラーニングを用いることで、特徴量の事前設計をすることなく、高い判定精度を実現することができた。
・撮像の改善とデータの蓄積・拡張を行うことで、熟練検査員の目視検査を廃止できる可能性を得られた。
２値化
（従来法） Ａ社 Ｂ社
内製
TensorFlow
75.8% 98.2% 98.5% 96.0%
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ご清聴ありがとうございました。
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