大気社、IoT・AI を活用した 要因解析システム「i-Navistar」を開発

株式会社大気社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：芝 利昭）は、自動車塗装ラインにおいて、各種センシングデータをもとに IoT・AI を活用して稼働停止や品質不良発生時の要因解析を行うシステム「i-Navistar」を開発しました。これにより、生産ライン全体を俯瞰した各種生産条件の最適化、品質の安定化を実現し、大幅な生産性向上と品質向上が可能となります。

自動車塗装ラインにおいては、各塗装工程をリンクする全体の稼働状況の把握に加え、稼働停止を未然に防ぐために設備故障の予兆や品質不良をすばやく検知し、稼働や歩留まり率を向上するために高度な分析技術を駆使して稼働阻害の要因を解析・特定することが必要不可欠です。しかしながら、生産ラインには多種多様な設備が導入されており、また、車種ごとの塗装条件も多岐にわたるため、各工程で個別に記録されている膨大な稼働データを統合して横断的に判断することは容易ではありません。生産現場では従来、熟練者の知見をもとに長時間かけてデータの分析と検証を繰り返しながら不具合発生の要因が追及されていました。
取り巻く市場環境が急速に変化する中、従来の方法で迅速な対応を行うことは困難です。こうした自動車塗装ラインにおける生産性向上および品質向上の課題を解決するため、大気社ではこのたび、センシングデータをもとにIoT・AI を活用して稼働および品質不良が発生した際の要因解析を行うシステム「i-Navistar」を開発しました。本システムの導入により、生産ライン全体を俯瞰した各種生産条件の最適化、生産品質のさらなる安定化が効率的に短時間で実現し、生産性が飛躍的に向上することはもちろん、生産現場が抱える熟練者不足の課題解決にもつながるものと考えています。

i-Navistar は、自動車塗装ラインの「車種生産情報」に応じて、「設備/装置稼働情報」、「工程環境条件」といった各種データを、製品ごとに時系列でトラッキング（追跡）し、リアルタイムに生産ライン全体の稼働状況の把握を行います。また、生産された各種製品の検査および品質データを用いることで、不具合発生の要因を解析するシステムです。
大気社は、1950 年代に塗装設備事業に本格参入して以来、長年にわたり日本国内をはじめ世界各国の自動車メーカーの大型塗装の設計・施工を手がけ、高い塗装品質の実現を図ってまいりました。塗装プラントの空調システムのみならず、塗装に使用するロボット、自動車工場で必要とされる自動車ボディの搬送システムや塗料供給システム、さらには塗装工場全体の建設から設計まで、トータルのプラントエンジニアリングを多くご提供する中で培ってきた自動車塗装プロセス全体に及ぶ豊富な知識やノウハウの蓄積は、大気社の大きな強みとなっています。i-Navistar も、これらの強みを生かした当社ならではのシステムと自負しております。
これらを最大限に活かし、さまざまな工程や稼働条件においてトータル的な解析が行えるシステムをご提供すべく、生産工程における稼働停止及び品質不良の発生要因の分析を行う機械学習エンジンとしては、ブレインズテクノロジー株式会社（本社：東京都港区、代表取締役：濱中佐和子氏）のセンサーデータ分析基盤「Impulse」^＊を採用しています。

^＊) Impulse：様々なデータを収集・構造化して集計・異常検知まで繋げるリアルタイムの予測分析プラットフォームで、膨大な量のログデータ、センサーデータ等に対して機械学習で自動的に状態を識別し、実効性の高いデータの予測分析・異常検知を実現している。 従来の閾値ベースの管理の仕組みでは発見できない障害の検知や不良品の検出など、これまで対応困難であった諸問題に対し、新たなアプローチで現実解を導いており、近年では Interop Tokyo の 「Best of Show Award」クラウドサービス部門で特別賞を受賞、Amazon Web Services, Inc.（本社：米国ワシントン州シアトル）の「AWS インダストリアルソフトウェアコンピテンシーパートナー」に認定（国内初）、ガートナーの「Cool Vendors in Performance Analysis, AIOps Focus, 2018」に選定され、国内外にて評価されている。

大手自動車メーカーの実データを用いた実証実験では、塗装品質を示す各種センシングデータを活用し、品質異常に対する要因分析を行った結果、熟練者によっても判別の難しい不具合に影響する因子の特定に成功しました。

主軸とする自動車塗装ラインに加え、今後は、航空機や鉄道車両の塗装分野における予兆保全や品質管理ソリューションにも展開を進めてまいります。