工場の生産ラインにおける準備作業とは（切削加工の例） 
生産現場では、FA機器やシステムの調整、機器を動かすプログラミングなどにかかる工数の増加や熟練工の減少が問題になっている。こうした課題を解決するため、FA機器やシステムの調整作業をAIで自動化しようと考えたという。
■「パラメーター調整」「画像判定」「異常検知」を自動化
小さな電子部品をプリント基板の決められた場所に載せる実装機では、機械の振動を抑えながら素早く目標位置に停止するようAIがモーターを制御。これまでは、あらかじめ熟練工が1週間以上かけて2種18個のパラメーターを手動調整して制御していたが、少ない試行回数で最適なパラメーター値を見つける「ベイズ最適化」の手法を応用したことで8種720個のパラメーター調整を1日で完了できたという。
製造機械のパラメーター調整にAIを活用
レーザー加工機を用いた板金の切断加工では、経験の少ない従業員でも熟練工と同等の加工品質を維持できるよう、加工面の品質判定を画像認識AIがサポート。熟練工が目視で判断していた加工面のキズ、上面荒れ、溶融付着など5つのポイントをAIに判定させた。問題がある場合は、レーザーの焦点位置や加工速度、ガス圧力などあらかじめ設定された条件をAIが自動調整しながら最適な条件を見つける。
本来、ディープラーニングには数千～数万枚もの学習用データ（画像）と膨大な計算処理が必要になるが、画像特徴量の1つである「高次局所自己相関特徴」（HLAC）に注目したことで、必要な学習データ数と学習のための計算量の削減に成功したという。これに熟練工が蓄積してきた加工知識を合わせ、AIの学習効率を上げたとしている。
レーザー加工ではAIによる画像判定を活用
組み立て作業を行う産業用ロボットの「異常判定」もAIで自動化した。組み立て作業では力覚センサーでロボットに異常がないかを常時監視する。部品の欠損や異物混入などがあった場合はセンサー出力の波形が乱れるという。
産業用ロボットの異常検知もAIが自動判定
従来は熟練工が「どんな異常が起きたか」を都度確認し、各ケースに応じて異常処理プログラムを作成する必要があったが、この判定部分をAIが代替。あらかじめ起きうる異常と波形のパターンをセットでAIに学習させ、その学習結果を異常処理プログラムに組み込んだ。時系列データ分析向けの機械学習技術（時系列データに適した構造のニューラルネットワークであるLSTMなど）を用いたという。
異常動作の自動判定により、従業員が異常処理プログラムを作成する時間を3分の1に削減できたとしている。
同社は、自社のFA機器やシステムへこれらのAI技術をいち早く実装する考え。
三菱電機の水落隆司氏（先端技術総合研究所長）は「技術的な問題はクリアしているが、実用化するにはユーザーインタフェース部分の問題がまだ残っている。今回紹介した作業は、いずれも現場が一番頭を悩ませていた分野。AIを活用することで、日本のものづくりの環境がさらに良くなっていってほしいと思う」と語った。
ITmedia NEWS
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/05/news120.html
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} else if( navigator.userAgent.indexOf(‘Android’) > 0 ) {
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} else {
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}
パナソニックが中韓に技術教えて仕事無くなるのに似ている
気を使うからこれはいいな、だって不具合品出しまくってもAIのせいだしｗｗｗ
派遣工が捗るわｗｗｗｗ
単なる工員ってことを分からせなくちゃね。
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AI研究者はそれをもやれるって言うんだろうけど
スレタイ、間違っているぞ
この内容なら熟練工は最低１ヶ月はかかるだろう
18個のパラメーター調整に一週間かかってたのなら、720個だと10ヶ月位かかるんじゃね？
１日で終わるってことは熟練工300人分？
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AIならではの見落としてってのもあるかもしれんから
生命にかかわることは併用がいい
ってことかな。
リストラするほど雇ってはない
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熟練工は年寄りばっかりでもう長くない
若いのは非正規だから熟練工まで登れない登らせない
だからAIでってことじゃないの
自動調整機能をくみこむのの両方ができるようになったのは素晴らしい
特に常時監視は機械の得意なところだからお任せでいい
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工場のライン調整も正解に向かって行う作業だから適任。
そのうち人間には「なぜ効率的に動くのか」が理解できないレベルで調整するようになりそうだな。
パラメータの数が万単位になったら確実にそうなる。
どんどん自動化して庶民を労働から開放しよう
市場から商品を手に入れる購買力を得る手段もなくなっていくやないか。
それは「解放」とはいわん。
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考えが古い
10人の熟練工が必要だった仕事が1人か2人で十分になるということだな。
しかもその1人か2人も非正規雇用になる。
メンテ自体が機械でもおkだから最終的に人がいらなくなる
そんなAIは昔からある。文系を騙すのには丁度いいパワーワードだな
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熟練工は仕事を失わないで済んだのでは？つまり自分を殺すやり方を教えたようなもんだ。
手に職を持ってる人は今後、将来の保障を約束してくれない限り、
プログラマに自分の技を簡単に教えないこった。
力自慢の作業者は職を失っただろうか
失っただろ
車を利用することで不要になった労働者は失業したに決まってるじゃん
残っているのは車では代換できない労働者だけ
人力車を引っ張る職業は激減してしまった
観光地で人力車に観光客を載せている所はあるが
明治時代には、たった5時間で東京から日光まで走る人力車の車夫もいたとされている
慣れると車輪が慣性で回る力を利用して、普通のマラソンより速く走れる！というのだが
どこまで本当かｗ
そんな技も体力も今では必要ないなあ
マラソン選手になれば別だが
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今まで製造した欠陥製品を改善でき、全て良品になるだろ
できないと言わさない
俺のとこみたいな多品種少量生産だとパラメータ設定が毎回違うから
どこまでAIを適用できるか
戦後復興は、日本に熟練工が残ってたから復興できたけど。
将来、日本が戦争や大災害で瓦礫になったら、もう復興できない。
人類は火打石や黒曜石が豊富にあった時代には石器時代を築けたが
今の段階で地球の文明が崩壊したら、そのような岩石が無いので
再び文明を築く子が出来ないのでは、という人もいたかな
特に天然銅なんかは現在は殆ど無いので、金属文明への移行が難しいだろうという人もいる
上手く「古代のゴミ捨て場」を掘り当てる人達が出るかも知れんがｗ
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ハッキングで根こそぎ取られて涙目と思いきや
その本当の価値も理解できてなくいまいちピンと来てない
までが日本のエリート
熟練工は教師データの元になるから一定数は必要かな。
その業界にいるが
人がやっても１週間もかからねぇよ！！調整しながら生産して1～2日くらい
記事の意味も分からないし、何も知らない人が聞いて自分なりに理解したつもりで書いた感じ
熟練工とかの繊細な作業ってAIにやらせるのが一番手っ取り早い分野だし
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熟練工が減っていってAIを教育する基礎もなくなっちゃうんじゃないのん？？
AIをなんでも教育できるAIでもつくるのかな
後者のほうが深刻だな。
元スレ:http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1549354126/
Source: mindhack
【悲報】熟練工が1週間かかる調整作業→AIは1日で完了ｗｗｗｗｗｗｗ
