【金沢工業大学の社会実装型研究事例】別川製作所との共同研究で、学生がAIを活用したDXにより製造現場の課題解決

　実装にあたっては、別川製作所の製造部門に向けた企業独自のマニュアル（全13ページ）のPDFデータを使用しました。PDF内の情報を数値化し、生成AIにそのデータを保持させます。作業者からの質問に対し、生成AIはその保持するデータの中から信ぴょう性の高い適切な「回答」を対話文に起こし、明示します。

システム構築のポイントとなったのは、LLMも含めて外部サービスを使用しないという点です。すべて自社内で構築するシステム（オンプレミス）にすることにより、企業の機密情報や独自技術が漏洩するリスクを防ぎます。それと同時に社内にある数多くの情報をとことんAIに学習させれば、活用の幅も大きく広がります。

別川製作所は将来的に当システムを同社が独自に構築検証するCreerプラットフォームに組み込み、スマートファクトリーへの適応を目指す考えです。

【スマホを活用したスマート検針サービス化の技術開発】
多くの製造現場では、目視によるメーターチェックと、紙に手書きやPC入力による記録保存が一般的です。
伊藤和希さん（金沢工業大学工学部情報工学科4年.学年表記は2023年度）は、スマホのカメラで撮影したアナログメーターの画像をサーバーにアップロードし、画像からメーターの識別と数値をデジタル化するスマート検針技術の開発に取り組みました。このスマート検針技術を用いることで、作業者の手間を簡略化し、データの入力ミスを防ぐことができます。

ポイントとなるのは機械の情報を組み込んだQRコードです。そのQRコードをメーター付近に貼付して、メーター本体と一緒に1枚の画像に収めて撮影・アップロードします。サーバー上ではAIがQRコードに記録された機械の情報とメーターの数値を画像から相互に分析。デジタル化したデータは、機械ごとに保存・データベース化することができ、過去のデータと比較して異常の予兆を検知することにも役立てられます。

画像からアナログメーターの数値を読み取る技術は、石川県工業試験場から技術移管を受けています。伊藤さんはQRコードとの相互分析の仕組みや、撮影からデータの読み込み、保存までの一連の作業をブラウザ上で行えるように開発。別川製作所の塗装工場で実証実験を行いました。

別川製作所は将来的に当システムを同社が独自に構築検証するCreerプラットフォームで展開を予定しています。



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