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THE FOOD WEEKLY

関西 デジタル・IT/EC

神戸工場で最終製品をAI検品/六甲バター

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来年4月の本格稼働を目指す

独自開発の検査システム

六甲バターは神戸工場のベビーチーズ最終製品検査工程に、AI活用によるNG品の特定・排出を可能としたシステムを10月に導入。実験展開の開始に伴い、11月21日に報道陣に公開した。

清水建設との共同開発は2年半をかけ稼働に至った。従来、製造ラインの立ち上げ時に生じる、空包装材除去や量目調整作業等の機能は自動化を完了していたが、最終製品の表面検査では遅れていた。既存設備では検品作業者が装置に張り付き目視でNG品を排出。ライン1列当たり135個/分の製品が流れ、4列分では540個の製品を目視で判断するのは困難を極める。既存の画像検査装置では対応が出来なかったが、新開発のAI導入システムにより、高い効率性の検品が可能となった。

1ラインにつきオペレーターと検品者が各1人ずつ必要だったものを、新システムの導入により検品者を他の作業現場へ移し、検査人員を年間で20人削減できる予定。今後は現状4ラインを来年5月ごろには8ライン、将来的には10ラインへと拡大するほか、6Pやキャンディチーズ製品等への適用も視野にある。当面は検証を進め、AIアルゴリズムのアップデートなどの改善を図りながら来年4月からの本稼働を目指す。

三宅社長(中央)、中村常務(左)、小泉室長

三宅宏和社長は「食品業界でも画期的な検査装置。こうした取り組みで安心・安全な商品供給を効率生産で行える」と期待を寄せた。中村行男常務は「昨年度のベビーチーズ販売量は2.3億本以上。これまで3交代で生産しても需要に追いつかない状況から、設備の自動化を進めてきた」と説明。また同工場稼働推進室の小泉忠室長は「正しいデータ収集が最も大切。数千~数万枚の画像データを地道に読み込ませて精度向上を図った」とシステム導入にあたって最も苦慮した取り組みを明かした。

システムは六甲バターが検査装置のアイデア、AI学習用画像データの提供ほか、画像データのラベル付けを担当。清水建設がAI製品検査装置のハードウェア・システム・アルゴリズム製作を担った。

【システム概要】検査方法/カメラとエッジコンピューターAI処理による識別▽排出装置/エアーによる排出▽システム構成/ベビーチーズ充填包装機1台(4列)につき、カメラ×8、特殊証明16、エッジコンピューター×4、位置検出センサー×8、排出装置×4、制御用コンピューター×1、操作用タッチパネル×1

検査工程の流れ

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