量産ラインで開始します。今回活用するAIモデルは、エンジンのカムシャフト(注3)研削工程において研削設備に接続したセンサーから主軸動力値や振動のデータを収集・分析し、加工中の全カムシャフトの品質をリアルタイムに推測するもので、富士通とSUBARUが共同で開発しました。今回の実証実験では、AIモデルが推測した加工時の品質状態と実測値を照合し、正確性を測ることで、加工後の全カムシャフトの品質保証が可能となるかを検証します。従来定期交換していた研削設備の消耗部品を、品質基準を順守しながら極限まで活用することの可能性もあわせて検証していきます。生産現場の最適化を実現するため、IoTやAIを活用したスマート工場化が進む一方で、どのように生産性とコストを犠牲にすることなく品質を向上させるかが課題となっています。同時に向上させことを目的とし、中期経営ビジョン「STEP」(2018年7月発表)で掲げた品質向上のためのIT投資による生産工場のシステム化に加え、IoTやAIなどの最新技術を活用した生産工場のさらなるレベルアップを推進しています。おいて、加工部品の品質保証のレベルアップを目指し、2018年7月より富士通と共同で、研削設備の加工品質を高精度に判断し、加工プロセスを監視することで品質を保証するAIモデルの開発に取り組んできました。(注5)が持つAIモデル生成技術とSUBARUが持つエンジン部品の加工ノウハウを組み合わせ、富士通とSUBARUが共同開発したものです。エンジンのカムシャフト研削工程において、研削設備に接続したセンサーから収集した主軸動力値や振動といったデータと、カムシャフトの粗さや表面形状などの品質データを、AIに機械学習(注6)させ、リアルタイムに加工中の全カムシャフトの品質の良否判定を行うことができるAIモデルを構築しました。本実証実験では、カムシャフト研削工程の量産ラインにおいて、収集したセンシングデータから本AIモデルで推測した品質状態が、品質保証基準の範囲内に収まっているかを実測値と比較して確認します。これにより、従来の抜き取り検査を主体とした品質保証に加え、AIモデルを利用した全カムシャフトの品質予測により品質保証レベルの向上が可能となるかを検証します。研削砥石の表面を研いで切れ味を取り戻すドレッシングと呼ばれる作業を必要とされた時のみ実施することで、従来と比べてドレッシング間隔を延伸させることの可能性もあわせて検証します。AIモデルを活用した品質保証の仕組み拡大イメージカムシャフト今後について今後、SUBARUと富士通グループは、本AIモデルの量産ライン本格適用を目指します。商標について記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。