事例の概要
| 企業 | SUBARU、アイシン、トヨタ紡織、三五 |
|---|---|
| 地域 | 日本 |
| 業種 | 自動車 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | フィジカルAI・ロボット |
| 使われた技術 | MujinOS（3Dビジョンとデジタルツインによるロボットの自律制御）による加工ラインへのワーク投入・組立工程への部品供給・工程間搬送 |
| 関連する製品・サービス | MujinOS（株式会社Mujin） |
成果
取り組みの内容
自動車関連の工場では、加工機にワークを入れる、組立ラインに部品を届ける、完成品を次工程へ運ぶといった搬送系の作業が多く残っています。品番が多く、荷姿も変わるため、品種ごとに動作を教える従来のロボットでは立ち上げと段取りの工数が採算を圧迫してきました。
Mujinの公式サイトは、製造業の導入事例として、SUBARUの加工ラインへのワーク投入、アイシンの組立工程への部品供給、トヨタ紡織と三五のワーク投入や完成品搬送などを紹介しています。いずれもMujinOSで、3Dビジョンで認識したワークの位置と姿勢から、つかむ点と経路をその都度計算してロボットを動かす構成です。
公開情報から確認できるのは導入先と用途までで、サイクルタイム、省人化の人数、稼働率といった成果の数値は示されていません。導入効果を他社と比べる材料としては、まだ定性的な段階です。
適用先が加工や組立の工程の入口と工程間の搬送に集中している点は、フィジカルAIが現在使われている範囲を示しています。搬送ロボットは単独の装置ではなく、MESや生産管理の指示で動く工程の一部として設計する必要があります。
この事例から読み取れること
- 当サイトの見方では、日本の自動車関連工場でのフィジカルAIは、ヒューマノイドより既存ロボットの自律化による搬送系の作業で先に実装が進んでいる
- 指示の粒度、例外の戻し方、実績の書き戻しをMESとの間で決めておくことが、立ち上げ後の手戻りを減らす
- 成果の数値が未公開のため、ベンダーには新品種の追加にかかる時間を実演してもらうなど、運用面の確認が有効と考えられる
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
