エクサウィザーズと日本製鉄、ロボットAIソリューションで熟練作業の効率的な技能伝承を目指すデータ解析基盤を検証

今回は「エクサウィザーズと日本製鉄、ロボットAIソリューションで熟練作業の効率的な技能伝承を目指すデータ解析基盤を検証」についてご紹介します。

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本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


AIを活用したサービスで産業革新と社会課題の解決を目指すAIスタートアップ「エクサウィザーズ」は3月9日、マルチモーダルなロボットAIソリューション「exaBase ロボティクス」を使い、重機操業の作業状況を可視化し、熟練作業の効率的な技能伝承を可能にするデータ解析基盤を構築。2022年2月から、日本製鉄の東日本製鉄君津地区にて検証を行っている。

製鉄所では、鉄を融解した際に発生する副産物であるスラグを分離する作業が必要になる。スラグは1000度を超える高温溶融物であるため、作業員は遠隔で重機を操作し、変化するスラグの状態を見ながら、知識と経験を活かして作業を行う。だが、その技能やノウハウは形式知化することが難しいため、技術の伝承が困難になっている。そこで、エクサウィザーズと日本製鉄は、スラグ分離作業における重機操作をデジタル化するプロジェクトを進め、その一環として、exaBase ロボティクスを使った熟練作業の技能伝承のためのデータ解析基盤を構築し、検証を行うことにした。

その結果、これまでデジタル化ができなかった様々なデータの可視化と熟練要素の解析を実現し、勤続10年以上の作業員の操作技術を明確にすることができた。同時に、熟練作業員と同じ操作を新人作業員でも行えるようAIが指導するソフトウェアを導入。作業の効率化と均質化が期待されるという。

データ解析と可視化は、センサーデータ、動画データ、操業情報について行われた。センサデータは、重機の操作位置や速度に関する情報だが、制御板の操作情報なども含め、リアルタイムに取得したデータから作業傾向を解析した。動画データは、操業エリアに設置したカメラで撮影したスラグ分離作業の様子や溶融物の状態だが、これを用いてスラグ分離状況を解析した。

そして、処理日時や作業者情報などの操業情報から、作業員と対象作業の難度を紐付け、総合的な解析を行った。

exaBase ロボティクスは、様々な種類の(マルチモーダルな)データを活用して、工程の自動化や最適化を行うロボットAIソリューション。重機を操作する熟練者の動作の再現も、その得意分野の1つだ。

画像クレジット:
Ant Rozetsky on Unsplash

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