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2023年

フジクラ

製造装置の制御にディープラーニング(深層強化学習)を実装する概念検証を実施。レンズ調心装置でAIが人や従来プログラムを上回る高速・高精度な動作を実証。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階実証実験(PoC)
使用ツール深層強化学習、外観検査AI

背景・課題

光通信部品の製造においてレンズ調心作業は高度な技能を要し、熟練工依存が課題だった。また画像検査工程の自動化も求められていた。

取り組み内容

2015年からAI研究を開始し、2018年に識別型AIを外観検査に導入。さらにレンズ調心装置に深層強化学習を実装する概念検証を実施。成果を国際カンファレンスで発表。

成果・効果

AI制御が人・従来プログラムを上回る高速・高精度動作を達成、外観検査工程70%超削減

AIが人や従来の制御プログラムよりも高速で高精度な動作を実現。外観検査では70%超の工程削減を達成。

教訓・ポイント

強化学習の製造装置制御への適用可能性を実証。学術レベルの研究成果を実際の製造ラインに展開するアプローチが有効。

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