スマートパピルス
SmartPapyrus® 1.0
AI技術搭載「欠点画像分類システム」
スマートパピルス
AI技術搭載 欠点分類システム
『SmartPapyrus® 1.0』
従来の欠点検出器では、欠点の形状や色合い・発生位置はわかるものの、
“その欠点が抄紙工程のどこで発生したか”は、
熟練オペレーターの経験とカンで判断するしかありませんでした。
最新のAI技術・ディープラーニングを用いた「欠点画像分類システム」により、
この欠点判断を誰でも定量的かつタイムリーにできるようにしました。
熟練オペレーターの暗黙知であるカン・コツを組み込んだ
AIモデルが欠点分類を瞬時に行い、
生産性を向上し現場の働き方改革を可能にします。
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、1日1万～10万件にも及ぶ継手対象未満の中欠点・微小欠点を、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、膨大な欠点画像を欠点の種類ごとに分類する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、お客様が普段分類しているカテゴリーに分類するAIオリジナルモデルを抄紙機ごとに作成します。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
01: 抄紙機ごとの
オリジナルモデル搭載
実際の業務で使用している膨大な数の欠点画像データを用いて学習させ、分類モデルを作成。導入後は、AIの再学習もサポートします。さらに多様な欠点画像データを取り入れ学習を継続することで、AIは進化を続け、精度がさらに向上します。
02: 継手対象未満の欠点も定量化
中欠点・微小欠点も時系列データとして蓄積され、欠点の発生状況を見える化できます。トラブル発生個所の場所を特定したり、任意の期間の状況を比較するなど、トレンドの把握に活用することが可能です。
03: 既設の欠点検出器とつなぐだけ
「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、すぐに運用が可能で、特別なハードウェアは一切不要です。
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。
一つひとつヒトが判断
- オペレーターの習熟度によって分類が異なる
- 欠点分類の仕分けに時間を取られ、後回しに
- 継手対象未満の欠点データは活用されない
AIが自動分類
- オペレーターの暗黙知を標準化したデータに基づいた判断
- 枠ごとの欠点分類結果をタイムリーに一瞬で表示
- 中小欠点の増加・成長のトレンドを監視し、
継手欠点発生の予兆も可能に
活用例
01: 欠点の見える化で
作業の優先順位づけ
分類した欠点ごとに、いつ、どこに、どれだけ発生しているかが見える化できるため、操業時のトラブル原因箇所の特定やマシン清掃時に優先的に清掃する必要のある場所を絞り込むことができ、現場作業員の負担を大幅に軽減できます。
02: 欠点発生状況を
レポート出力
期間を指定しただけで、その時の欠点発生状況が見える化できます。例えば、継手欠点の発生数や発生箇所の報告書作成、欠点対策前後の欠点数の比較、欠点クレームの原因調査などにおいて、必要なデータの抽出が簡単にでき、作業時間の軽減につながります。
03: マシン条件変更前後の定量評価
用具変更や改造などマシン条件を変更した日付を入力すると、その前後での欠点数やサイズを比較することができます。有効な欠点対策となっているか、定量的な評価ができます。
04: ワインダ処理の判断
リール終了時に、小巻ごとに欠点の分布が視覚化されます。継ぎ手処理が必要なのか、サルベージなど保留品として扱うべきか、損紙にすべきか瞬時に判断することができます。
05: 欠点対策アクションの管理
マシン清掃や薬品増添など欠点が発生した際に取ったアクションと、その結果を定量データと共に記録できます。新人でもベテラン技術者と同じ欠点対策の判断をすることが可能です。
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。
STEP01
オリジナルAIモデルを作成
マシンの実データを用いて、抄紙機ごとにオリジナルAIモデルを作成。
STEP02
システムを導入
オリジナルAIモデルを搭載した欠点分類システムを実機に導入し、運用を開始する。
STEP03
再学習により、
さらに精度を維持・向上
定期的に精度のチェック・再学習を行い、原料やマシン条件の変化によって欠点の発生トレンドが変化しても精度の維持・向上が可能。
SmartPapyrus®で
製紙現場に働き方改革を
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