三井化学、TensorFlowとMATLABを使用してAI・自動化技術を現場展開
「MATLABを活用することで、現場実装上の課題が解決され、工数を掛けることなく、確度の高い開発に繋げられるようになりました。」
主な成果
- 外観検査時間の8割削減
- 他のフレームワークで学習したモデルの有効活用
- 誰もが利用できるGUIアプリケーションとして展開
三井化学は、機械学習技術を主とするAI技術活用による自動化技術開発に取り組んでいます。
製造現場におけるシート状製品の外観検査の自動化に取り組むにあたり、開発当初、Python+Keras(TensorFlow) にて検討を行いました。しかしながら、開発モデルを現場実装する上で、ユーザー利便性・メンテナンス性が課題となっていました。
そこで、現場実装にはGUIで利用可能なアプリケーションを作成できるMATLAB®で運用することにしました。TensorFlow-Keras向けインポーターを使用してモデルを取り込み、作成したGUIアプリケーションはMATLAB Compiler™にてRuntime配布して運用しています。MATLABを活用することで現場実装上の課題を解決することができ、工数を掛けること無く、効率的かつ確度の高い開発に繋げられるようになりました。
