AWS マネージドサービスをフル活用し、工場 IoT システムと AI 外観検査をスピーディに実現。工場 IoT のデモ環境構築

課題

工場におけるデータ収集やデータ活用が十分にできていない。
AI を活用した外観検査を導入したい。

対応と結果

AWS IoT SiteWise、Amazon Managed Grafana などのマネージドサービスを活用し、PLC データを収集・分析するダッシュボードを備えた工場 IoT システム（デモ環境）を構築・開発。
Amazon Lookout for Vision を活用し、AI による外観検査を容易に実現。

アイレット株式会社（以下、アイレット）は、工場 IoT システムのデモ環境を新規・開発いたしました。本プロジェクトの背景にある課題や目的、具体的な開発内容をご紹介します。

コストや専門人材不足が導入障壁となっている工場 IoT 化を、AWS マネージドサービスを活用することで低コストかつスピーディに実現！

近年、工場の機器や設備、作業データなどを収集・分析・活用することで業務プロセスの改善や品質・生産性の向上を目指すスマートファクトリーに注目が集まっています。

しかし、実際には工場を保有しているもののデータ収集や活用が十分にできていない企業も多く、導入コストや専門人材の不足などがボトルネックになっているケースがあります。また、製造業における重要な工程の一つに、部品や製品に不備や欠損がないかを確認する「外観検査」が挙げられますが、効率化やさらなる品質向上を目的として外観検査への AI 活用に対するニーズも増加しています。

そこでアイレットでは、AWS を活用した工場 IoT システムの可能性を追求すべく、ミニチュア工場を利用した工場 IoT のデモ環境を構築・開発いたしました。AWS マネージドサービスを有効活用することで、工場 IoT システムの構築をスピーディに実現し、専門人材を必要とすることなく AI を活用した外観検査が可能となります。

機械学習サービス Amazon Lookout for Vision を活用し、専門知識不要で AI による外観検査が可能に

今回、ミニチュア工場にPLC （Programmable Logic Controller：製造業の設備や機器をコントロールする制御装置のこと）を接続し、ベルトコンベアやクレーンなどの機器を制御するプログラムを実装、PLC から得られるデータとカメラの映像データを取得し、ダッシュボード上で機器の稼働状況や生産数、不良品数などを可視化する仕組みを構築しました。AWS IoT SiteWise や AWS IoT Greengrass などのマネージドサービスを活用することで、PLC からのデータ収集・蓄積を容易かつスピーディに実行できます。ダッシュボード構築には、Amazon Managed Grafana や AWS IoT TwinMaker を活用し、IoT データの見える化を実現しています。

また、外観検査にはイメージの異常を発見する機械学習サービス Amazon Lookout for Vision を使用。Amazon S3 にアップロードした良品の画像と不良品の画像を複数枚読み込むと、品質検査のモジュールが自動的に作成されます。従来の AI 活用では画像判別のロジックを細かく設定しプログラミングしていく必要がありますが、Amazon Lookout for Vision は良品と不良品を撮影することで外観検査を実装できるため、AI の知識がない方でも素早く導入できます。

本デモ環境を外部イベントにて展示したところ、来場者から多くの反響をいただき、プロジェクト化に向けて動き始めているケースもあります。