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注目ユースケース

Lumadaのユースケースコード:UC-01726S

作業映像を分析・見える化し、製品の品質安定化と生産性改善を支援

〜AIによる人物姿勢・動作認識ソリューション〜

2022年3月4日

作業員による手作業が発生する製造現場では、作業ミスを防止し、製品の品質安定化を図る仕組みが求められています。今回ご紹介するユースケースでは、現場に設置されているカメラの映像をAIで分析し、作業員の姿勢や動作を把握。作業ミスを検出することで製品の品質安定化を支援します。また、作業員ごとの作業効率を見える化することで、現場全体の生産性改善に活用できます。

この記事のポイント

  • 作業現場の映像から作業員の骨格情報を取得し、動作を把握
  • 作業員ごとの作業時間を計測し、時間がかかる作業を分析
  • 作業効率の優れた作業方法を教育に反映し、現場の作業効率を向上

たとえば・・・

一般的なカメラの映像から骨格情報を取得し、姿勢や動作を把握することで、作業手順の誤りや逸脱動作を検出します。これは、製造業だけでなく、運輸業の荷物の持ち運び、医療や介護など人手作業が発生するところに活用できます。

Lumadaで協創!現場のカメラ映像を活用

作業員の姿勢・動作認識による製品の品質安定化

製造現場などで、作業員の人手作業によるミスが生じた際に原因を追究したり、ミスを未然に防止するなど、製品の品質安定化を支援します。

人手作業によるミスで製品の品質が低下

製造現場の人手作業では、次のようなさまざまな要因によって、作業の手順誤りや抜け漏れなどの作業ミスが発生することがあります。

  • 経験不足により、手順を理解できていない
  • 作業への慣れにより、気のゆるみで不注意になる
  • 長時間の作業や単調な作業により、集中力が低下する

作業ミスは、不良品率を高くしてしまい、製品の品質低下をまねくおそれがあります。

また、熟練作業員と新人作業員を比較すると、新人作業員は手順が難しい作業で時間がかかってしまうこともあります。そのため、新人作業員の作業時間を熟練作業員に近づけ、作業効率の向上を図ることが求められます。

作業の見える化により、品質向上と効率改善を支援

作業員の作業品質を向上させ、製品の品質安定化を図るために、作業ミスや作業効率の低下につながる行動を、改善する必要があります。

作業現場に設置されたカメラの映像から、作業員の作業映像を取得。AIで検出した作業員の体の向きや手の動きなどの姿勢を骨格情報として取得し、動作を把握します。作業員の動作と部品や道具などのモノの位置の変化などから、作業内容を判別し、アプリケーションに通知。これにより、アプリケーション上で、作業が手順通りに行われているか認識できます。手順誤りや手順の抜け漏れなど標準とは異なる動作(逸脱動作)を検知した場合は、システムからアラートが発生。アラートにより、作業ミスの発生時に正しい手順を実施できるため、製品の品質安定化を図ります。

また、取得した骨格情報から作業手順ごとの時間がチャートで表示されることで、管理監督者は各作業の所要時間を比較でき、かつ、チャートから作業映像を確認できます。これにより、なぜ時間がかかってしまうのか、要因分析を実施。分析の結果に基づいて、個別で指導するなど、作業効率の向上につなげることができます。これに加え、作業効率の優れた作業員の映像から、作業上の工夫や体の動きを洗い出し、作業員の教育に反映することで、現場全体の生産性の改善を図ることもできます。

映像から骨格情報をデータ化し、独自の分析機能で動作を認識

AIによる人物姿勢・動作認識ソリューション

従来、人の動作の認識に必要だったセンサーやマーカーなどの専門的な機器や高価なカメラを使わずに、一般的なカメラの映像だけで作業員の作業内容が推定でき、今まで手間がかかっていた人手作業での改善点発見に活用できます。

お客さまのお困りごと解決をサポート

AIによる人物姿勢・動作認識ソリューションは、一般的なカメラで撮影した映像から、 骨格情報をデータ化し、独自の分析機能により、動作を認識するソリューションです。

製造現場での労働災害を減らしたい、製品の品質にばらつきがある、生産計画通りに仕上がらないなど、製造現場でのお困りごとに対して、 課題原因の究明や対策後の状況確認を支援。また、ソリューションの提供はもちろん、導入のためのPoCから、現場適用までを支援します。

技術コラム「動作を把握する独自分析機能」

AIによる人物姿勢・動作認識ソリューション」は独自技術である3つの分析モデルを用いて、作業員の動作を把握しています。

  • 領域推定
    人間の身体の手首、ひじ、および、肩など、特徴となる箇所が指定された領域に入ることで、人物の動作を認識する分析モデルです。動作を検出するのに有効です。
  • 姿勢推定
    人間の身体の手首、ひじ、および、肩など特徴となる箇所を学習して、人物の姿勢を検出する分析モデルです。姿勢を検出するのに有効です。
  • 背景推定
    背景にあるドライバーなど特徴となるモノの画像を学習して、背景を分類する分析モデルです。人物の行動に関連したモノの状態を検出するのに有効です。

適用事例

「製造現場での安全性の向上」に向けた適用事例を次に示します。

製造現場では、部品の持ち運びや積み降ろしなどで、膝を曲げて腰を落とした「そんきょ姿勢」になる場面が多くあります。このときに、「前屈姿勢」のような不安定な姿勢を維持すると、作業員の身体に負荷がかかり、けがや事故につながるおそれがあります。けがや事故を防止するため、作業員を適切な姿勢にするなど、作業プロセスの改善が求められます。

「AIによる人物姿勢・動作認識ソリューション」を導入すると、カメラ映像から骨格情報を取得し、作業員の姿勢を自動で検出できます。また、システムでは、検出した姿勢があらかじめ設定された作業姿勢に該当するかを判別。作業に適していない姿勢の場合、リアルタイムにアラートを出します。これにより、けがや事故につながる姿勢を防止でき、安全を考慮して、作業を進めることができます。

ソリューションの詳細については、こちらをご覧ください。

AIによる人物姿勢・動作認識ソリューション
産業・流通 インダストリー

まとめ

作業員の姿勢・動作を認識し、製品の品質安定化、作業効率の向上を図る
AIで作業員の骨格情報を検出し、作業映像から姿勢・動作を認識。逸脱動作の発生時に検知し、正すことにより、製品の品質安定化を図ります。また、チャート表示された作業時間から作業員ごとの改善指導を実施したり、作業効率の優れた作業員の映像を教育に反映することで、現場全体の生産性改善につなげます。
AIによる人物姿勢・動作認識ソリューション
一般的なカメラの映像から骨格情報を取得・データ化し、分析することで、人物の姿勢および動作を認識できるソリューションです。労働災害の削減、製品の品質安定化、計画通りの生産など、製造現場が抱える課題の解決を支援します。
ご自身のお仕事の中に、活用されていない大量のデータはないでしょうか。
製造現場のように、日々データを発生させている現場はないでしょうか。

データを収集/分析することで、データの潜在力を引き出し、新たな価値を創出できます。

この記事のポイント

  • 作業現場の映像から作業員の骨格情報を取得し、動作を把握
  • 作業員ごとの作業時間を計測し、時間がかかる作業を分析
  • 作業効率の優れた作業方法を教育に反映し、現場の作業効率を向上

たとえば・・・

一般的なカメラの映像から骨格情報を取得し、姿勢や動作を把握することで、作業手順の誤りや逸脱動作を検出します。これは、製造業だけでなく、運輸業の荷物の持ち運び、医療や介護など人手作業が発生するところに活用できます。

お問い合わせ

本ユースケースについて詳細が知りたい方は、下記のフォームにてお問い合わせください。
お問い合わせの際には、ユースケースコードをご記入ください。

Lumadaのユースケースコード:
UC-01726S

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