SmartPapyrus® 1.0

SmartPapyrus® 1.0で
できること

欠点画像を分類しトレンドを表示

欠点検出器（WIS:Web Inspection System）で得られた欠点画像データをAIが分類するシステムで、継手対象未満の中欠点・微小欠点についても、各枠ごとに自動分類します。抄紙機の各パートで発生する欠点の特徴を熟練オペレーターから聴取して欠点の種類ごとに膨大な欠点画像のアノテーションを一つひとつ行い、これらを教師データとしてディープラーニングで学習させ、8つのカテゴリーに分類するAIモデルを作成しました。欠点の種類ごとに数の変化や大きさの変化などのトレンドを見ることができるので、欠点の発生源と発生状況をリアルタイムで把握することができます。

SmartPapyrus® 1.0の特徴

継手欠点発生前の対処も可能に

「欠点画像分類システム」では、継手サイズ未満の中小欠点も分類の対象としているため、欠点がまだ小さなうちから監視してトレンドを把握することができ、継手欠点が発生する前に対策を検討して継手を回避することも可能になります。

活用例

導入・運用方法

「欠点画像分類システム」を導入したAI解析用PCと現在ご使用中の欠点検出器をつなぐだけで、すぐに運用が可能。
特別なハードウェアは一切不要。運用開始後は、実際の稼動を通して再学習を継続させ、精度の維持・向上を図っていきます。

今後のリリース予定

抄紙機条件を学習して、
汚れる前の対策が可能に

2023年度にはDCSやBM計等あらゆる抄紙プロセスデータと連携し、BigData解析を行います。
SmartDepo.®で得られたマシン汚れデータとの相関についてもAIで予知解析を行い、マシン汚れが発生する前に当社の汚れ防止アプリケーションが未然に防止するシステムを構築。そもそも抄紙機を汚さないことを前提として、欠点・断紙を未然に防止します。さらには、欠点・汚れに影響するパラメーターを操業管理基準に使用することで、以下を判断できるようになります。