東洋紡エムシーは1月16日、２０２３年11月７日付発表資料に記載の通り、同社岩国サイトの岩国環境・ファイバー工場に、西日本旅客鉄道の画像解析ＡＩ技術を応用した「ＡＩ検品ソリューション」を導入したが、２０２４年８月からスパンボンド不織布製造ラインの検品工程に同システムを運用したところ、作業員による欠点画像の確認件数が96％削減し、検品件数・時間の大幅短縮により、製造工程全体の効率化を実現したと発表した。
従来、不織布製造工程では、検査装置が検出したすべての欠点画像を作業員が目視で確認しており、検出画像には実際には欠点ではない画像も多数含まれるため、大きな負担となっていた。この課題を解決するため、同社はＪＲ西日本と共同で同システムを開発し、ＡＩが検査装置による検出画像から欠点候補を自動的に絞り込み、作業員はその欠点候補を最終確認することで検品を完了できる仕組みを構築した。
その結果、スパンボンド製品の一部銘柄で、作業員による欠点画像の確認件数が96％削減した。さらに、従来は手作業で記入していた欠点記録も自動で作成できるため、検品業務の大幅な省力化が可能になった。
同システムは、ＪＲ西日本が鉄道車両の屋根上機器検査に用いる「画像解析ＡＩ技術」をベースに、同社のスパンボンド製造工程向けに最適化したものとなる。スパンボンド不織布は繊維がランダムに配列し、規則性が低いため、同システムの開発には大量の教師データが必要だった。こうして集めた教師データをもとに、色や厚みなどの違いごとに数十種類のＡＩモデルを作成することで、欠点画像の見逃しを防止できる高度なシステムを構築した。
また、同システムは「再学習機能」を備えているため、ＡＩモデルのさらなる高精度化や新製品への水平展開も可能となる。
同社は今後も先進的な技術の導入を通じて、製造現場の作業負担軽減と効率化を推進し、さらなる品質の安定性と信頼性の向上に努めていく。
ＡＩ検品ソリューションを導入したスパンボンド製造工程
