Laerdal AIを活用したビジョン検査によるエラー防止組立
はじめに
Laerdal 救命・救急医療向けのトレーニング、教育、治療用製品を提供する世界有数のプロバイダーであるMedical社は、Tulip ビジョンを活用して、組み立てられたキットのすべての部品が揃っていることを確認した上で顧客の現場へ出荷できるよう、独自かつ強力なソリューションを構築しました。
このソリューションはバックグラウンドで動作し、チームメンバーによるキットの組み立て状況を継続的に監視します。チームメンバーが部品を取り出してクレートに配置すると、Tulip Visionが自動的に部品を認識し、部品表からチェックを完了します。すべての部品の配置が完了すると、今後の参照や遠隔での目視検査のためにキットの写真が撮影され、技術者はキットの発送手続きに進むことができます。
このシンプルな解決策により、キットの内容に不備がないことが保証され、将来的な保証請求に備えてデジタル上の参照資料が提供されるほか、チームがプロセス内の改善点を特定し、改善を推進できるようになります。
問題
グローバルメーカーであるLaerdal Medicalは、顧客の需要に応えるため、世界中の各拠点間でバリューストリームを頻繁に移管しています。ある拠点で20年間にわたり人体の胸像の複製品を製造してきた後、Laerdal チームは生産を新しい施設に移管する必要に迫られました。この新施設において、Laerdal は、医療用胸像にさまざまな補助機器を組み付けるためのソリューションと、新たな生産ラインを最適化するための生産データを収集するソリューションを必要としていました。
従来の施設では、チームは部品を一つも漏らさずに、確実にキットを顧客へ発送していました。しかし、新しいプロセスにはつきものですが、Laerdal のチームは、新施設の現場スタッフを迅速に戦力化するために、急勾配の学習曲線に直面しました。
品質は、Laerdal 製品の根幹をなすものです。そのため、製造や組み立てをある施設から別の施設へ移管する際、品質が決して損なわれないようにすることが極めて重要です。バリューストリーム全体にわたって製造を移管する際の指針となる要素は、以下の通りです：
- 各キットが正しい製品で組み立てられていることを確認する
- キットには必要な製品がすべて揃っています
最後に、ラーダルのデジタル化改革の一環として、プロセスの改善を推進するために、生産性および品質に関するデータ（リアルタイムおよび過去のデータ）を可視化することが要件の一つとなっています。
BD、Smith+Nephew、アストラゼネカといった医療機器業界のリーディングカンパニーが、どのようにグローバルチームを統合し、データ駆動型の業務体制を構築しているのか、詳しく見てみましょう →
解決策
Laerdal チームが構築したソリューションは、裏方で動作し、チームメンバーがキットを組み立てる過程を継続的に監視します。チームメンバーが部品を取り出してクレートに配置すると、Tulip Visionが自動的に部品を認識し、部品表からチェックを付けます。すべての部品の配置が完了すると、今後の参照や遠隔での目視検査のためにキットの写真が撮影され、技術者はキットの発送手続きに進むことができます。
このシンプルな解決策により、キットの内容に不備がないことが保証され、将来的な保証請求に備えてデジタル上の参照資料が提供されるほか、チームがプロセス内の改善点を特定し、改善を推進できるようになります。
Tulip Visionは、運用チームが1行のコードも書かずに、コンピュータビジョン機能を備えたカスタムアプリを構築できる、極めて汎用性が高く、かつ強力なツールです。新施設での課題を解決するため、Laerdal チームは、多くの小売店で入手可能な推奨の市販カメラを1台購入し、技術者がキットを組み立てる際のガイドとなるアプリを構築しました。
チームは各組立ステーションにカメラを画面を下向きにして設置し、Tulip Visionに接続しました。これにより、技術者は特定の順序に従う必要なく部品を取り出すことができ、また、膨大な部品表から手作業で部品をチェックしていく手間も省けました。さらに、これは生産中の視覚的な補助ツールとして機能したほか、将来の工程改善のための参考資料としても活用されました。
また、Laerdal チームは、プロセスのサイクルタイムや品質上の不具合に関する可視性を高めることもできました。Tulipに組み込まれた分析機能を活用することで、Laerdal のエンジニアリングチームは、リアルタイムデータを分析・可視化し、データに基づいたプロセス改善の意思決定を行えるようになりました。
Tulip は、AWSクラウドのスケーラビリティと俊敏性を活用して、Laerdal をサポートしています。Tulip Visionで取り込まれた画像は、Amazon SageMakerを使用して機械学習モデルを構築するために利用されます。SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが機械学習モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイできるよう支援する、AWSのフルマネージドサービスです。
結果
Laerdal 社がTulip Visionを自社のソリューションに導入して以来、同社の生産ラインでは、数千個に及ぶキットの組み立てにおいて、欠陥や部品の欠落が一切発生していません。これにより、Laerdal 社は、顧客への部品欠品による出荷や返品クレームの処理を回避できただけでなく、生産全体におけるコストと時間を削減することができました。
結論
Tulip Visionは、製造およびプロセスエンジニアに対し、通常は機械学習の専門知識を持つソフトウェアエンジニアのみが利用できるツールを提供します。Tulip を活用すれば、現場に最も近い個人やチームが、市販のシンプルなカメラを活用して、差し迫ったビジネス上のニーズに対応することができます。
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