製造は常にスピード、品質、革新のバランスをとってきました。製品ポートフォリオが拡大し、包装形式が急速に進化し、生産ラインがかつてないほど多くのバリエーションに対応することが期待されるにつれて、消費者向けパッケージ商品の製造業者にとって、そのバランスを取ることはさらに複雑になっています。同時に、消費者は購入するたびに完璧な製品を期待し続けています。
プロクター・アンド・ギャンブル（P&G）は、お客様に最高の品質を提供したいと考えています。世界中の何千もの製品や生産ラインで、素材、パッケージ、グラフィック、テクスチャ、生産条件のわずかな変化でも品質に影響する可能性があります。従来の検査技術は以前の世界向けに設計されていました。現代の製造業では、より適応性の高いものが必要です。
その課題はその理由を説明するのに役立ちます AIベースの品質検査 は、産業用AIの最も重要なアプリケーションの1つとして台頭しています。すべての製品をフル生産スピードで検査し、ばらつきに悩まされることなく変化から学び、それらの機能をグローバルに拡大する能力は、製造業者に新しい競争方法をもたらします。P&Gと共同で開発されたシーメンスのビジュアルInspection・コックピット（VIC）は、AI、Industrial Edge・コンピューティング、マシンビジョンがどのように品質保証を生産要件から戦略的なビジネス上の優位性に変えることができるかを示しています。
複雑で迅速な製造プロセスに対応するための品質検査の強化
変動の大きいP&Gの高速生産ラインは、まさに検査プロセスが厳しく、特定のスマートなソリューションを必要とする環境です。生産ラインは、高スループット、絶え間ない製品革新、進化するパッケージデザイン、製造中に自然に伸びたり、ずれたり、しわになったり、変化したりする素材に対応する必要があります。
これまで、ルールベースのマシンビジョンシステムが品質問題の検出に使用されてきました。これらのシステムは安定した環境では効果的ですが、製品、材料、照明条件、または生産設定が変更されるたびに、多くの場合、広範囲にわたる再調整が必要になります。製造上のばらつきが大きくなるにつれて、検査のパフォーマンスを維持することはますますリソースを消費するようになります。
P&Gのインテリジェント・コントロール・アンド・オートメーション担当シニア・テクニカル・ディレクターであるローランド・ジョセフは次のように説明しています。「従来のルールベースのビジョンシステムは、主要な製品品質属性検査の要求や、イノベーションや製造環境がもたらす絶え間ない変化を満たすのに苦労しています。私たちには、はるかに俊敏で堅牢な機能が必要です。」
P&Gが必要としていたのは、単に優れた検査システムではありませんでした。同社は根本的に異なるアプローチを必要としていました。それは、それに適応しながら、ラインスピードで連続検査精度を実現できるアプローチです 現代の製造業の現実。
産業用エッジコンピューティングにより、AIを大規模に展開できます
Siemens 提携する数年前、P&Gは、従来の技術では対処が難しかった品質検査の課題を解決するためのディープラーニングの可能性をすでに認識していました。同社は150以上の生産環境で内部ソリューションの開発と展開に成功し、AIを活用した検査の価値を証明しました。
次の課題は規模でした。
産業用AIをグローバルに展開するには、正確なモデルを開発するだけでは不十分です。標準化されたインフラストラクチャ、信頼性の高いコンピューティング能力、運用上の回復力、ライフサイクル管理、ソフトウェア展開プロセス、および長期的なサポートが必要です。これらは、成功したパイロットを全社的な能力に変える機能です。
Siemens 提携することで、P&Gは製造に関する専門知識とディープラーニングのイノベーションを、当社のIndustrial Edge プラットフォーム、NVIDIA GPUpowered by 産業用PC、複数の施設や生産環境に展開できるように設計された産業用AIインフラストラクチャと組み合わせました。
P&Gのマシンビジョンおよび応用AI担当ディレクターであるポール・トーマスは、「このソリューションを設計しました」と述べています。「重なり合うコンポーネントの正確な特性評価、微妙な低コントラストの欠陥、高度に装飾された製品とパッケージの複雑さ、厳しい時間調整、連続検査による高い生産率での単一製品の不良品とのリアルタイムのPLC統合など、従来のビジョンシステムでは対処できなかった無数の業界課題を解決するためにこのソリューションを設計しました。」
その結果、Industrial AI を製造現場で直接、リアルタイム、迅速に運用できるようにするソリューションが生まれました。