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AI画像判定サービス「MMEye」を活用した、お菓子の良品/不良品の判別、カウント、分析
世界的な菓子メーカーであるロッテ様は、積極的にスマート工場化を進めています。
食品製造業はさまざまな工程において熟練技術者のノウハウに依存し、品質や生産効率の改善に時間がかかる問題や、
人手不足・今後の熟練技術者の引退問題もあり、IoTやAIといった新しい技術の導入での課題解決検討がスタートされました。
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このカタログについて
ドキュメント名 | 【導入事例:株式会社ロッテ様】AIを用いた外観検査、及び外観検査の結果と生産状況を可視化し分析 |
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ドキュメント種別 | 事例紹介 |
ファイルサイズ | 628.6Kb |
登録カテゴリ | |
取り扱い企業 | 株式会社YE DIGITAL (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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スライド番号 1
導入事例 株式会社ロッテ
お菓子の良品/不良品の判別、カウント、分析
AIを用いた外観検査、及び外観検査の結果と生産状況
を可視化し分析
世界的な菓子メーカーであるロッテ様は、積極的にスマート工場化を
進めています。食品製造業はさまざまな工程において熟練技術者のノウ
目的 ハウに依存し、品質や生産効率の改善に時間がかかる問題や、人手不
足・今後の熟練技術者の引退問題もあり、IoTやAIといった新しい技術
熟練技術者のノウハウに依存 の導入での課題解決検討がスタートされました。
し品質や生産効率の改善に時
間がかかっている問題を、ス 人手不足や熟練技術者の引退、さまざまな課題解決に
マート工場化で解決したい。 かねてより生産ラインのさまざまなデータを収集し、生産効率化に取
り組まれており、さらなるステップアップを目指して全社でスマート工
場化の検討を行う中、チョコレート菓子等の生産を行っている狭山工場
導入ソリューション は、外観検査工程の効率化に着目されました。
生産ラインの自動化は進んでいましたが、その日の室温、湿度等の影
・MMEye 響で微妙に個体差のでるお菓子の外観検査工程は、合否判定のシステム
・生産状況見える化 化が難しく、人手に頼った検査をせざるを得ませんでした。
ラインから大量に流れてくるお菓子の検査は、交代制で常に数人が必
要で、判別の基準は検査員に依存し神経を使う工程のため均質化の課題
がありました。不良品の排除とトレーサビリティーの両立も課題でした。
導入効果
作業者に依存しない検査、不良品の排除とトレーサビリティー
• 判別が難しい不良品判定の を実現したい
自動化
• 不良品発生のデータを蓄積 ビAジIがネ課ス題を解決・YEデジタル選定理由
し、傾向分析
• データ分析から、列ごと・ ●複数のベンダーの提案を受けたが、(YEデジタルは)MMEyeを始
時間帯ごとのトレーサビリ めとしたAIの事例が多く、具体的なイメージを掴むことができ、当
ティーを実現 社初の試みであったが、実現可能と判断した。
●AIを自社開発しているため、導入後の拡張性等、将来的な展望も
見据えることができた。
ユーザ・プロフィール AI事例の多さ、具体的イメージ、拡張性を評価
株式会社ロッテ 導入内容
本社:東京都新宿区 ●AIによる、生産ラインを流れるお菓子の欠け
/割れ等の不良品の判別
主要事業: ●判定結果とセンサーで取得したお菓子のデー
菓子、アイスクリーム、 タを集約、ツールにて分析
健康食品、雑貨の製造およ ●良品/不良品をカウントし、歩留まりを表示 クラウド検証画面
び販売
※2020年7月時点 現地生産ラインのイメージ 分析画面
導入後
●判別が難しい不良品判定の自動化
デジタルで、暮らしに明るい変革を。 ●不良品発生のデータを蓄積し、傾向分析
●データ分析から、列ごと・時間帯ごとのトレーサビリティーを実現
※記載されている会社名、製品名等は各社の商標、登録商標です。
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