28 September 2022
疑似不良データの活用により不良判定础滨开発期间を8割短缩
住友電気工業株式会社（本社：大阪市中央区、社長：井上 治、以下「住友電工」）と株式会社データグリッド（本社：京都大学吉田キャンパス構内、代表取締役CEO：岡田 侑貴、以下「データグリッド」）は、住友電工が持つ不良判定技術とデータグリッドが開発する疑似不良生成技術＊１の组合せにより、不良判定础滨开発に必要な不良データ量を1/5に低减することに成功しました。これにより、不良判定础滨の开発期间を8割短缩できるため、高い有用性が期待できます。
両社は引き続き人手による外観検査工程を自动化するなど、製造现场の幅広い工程を自动化する取り组みの加速?拡大に取り组んでいきます。
■取り组みの主な成果
2021年12月に开始した共同技术开発で、住友电工で製造する2种の工业製品について、データグリッドが持つ疑似不良生成技术を用いることで、ごく少ない不良画像から疑似不良画像を大量に作成することに成功しました。今回生成した疑似不良画像のほとんどが技术者の目で见ても本物の不良画像に见える质の高さを确保できています。
さらに、両社で共同开発した住友电工で製造する2种の工业製品に対する苦手克服学习技术（弱点トレーニング?ループ）＊２が不良判定础滨开発高速化に有効であることを検証しました。その结果、疑似不良画像を不良判定础滨の学习に利用することにより、必要な不良画像数を1/5に低减することに成功し、それに伴って不良判定础滨の开発期间を8割短缩することが可能となりました。
■取り组みの背景と今后の展望
住友電工では、IoT研究开発センターを中心に、製造現場でのデジタルトランスフォーメーション（DX）推進に向け、IoT/AI技術を活用した生産性向上や安全性向上等に取り組んでまいりました。その1つとして、熟練作業員が外観検査で行っているような、多様な不良判定を自動化する不良判定AIの開発を行っておりました。
一方、データグリッドは、不良品が十分にない製造初期段階においても、外観検査を始めとする検査工程で使用可能な高精度な不良判定AIを構築したいという製造業各社のニー ズに応えた、疑似的な不良データを生成する“疑似不良生成AI”を開発してきました。
そこで、住友电工が得意とする不良判定技术とデータグリッドが得意とする生成技术を组み合わせ、ごく仅かな学习データから不良判定础滨を开発することを目指し、共同で技术开発を进めてきました。具体的には、熟练作业员に匹敌する不良検知础滨の开発に必要な実不良画像500枚程度が、製造现场の不良発生频度が低いために収集には年単位の长时间を要するという课题を、両社による共同技术开発で解决する本取り组みです。
住友电工とデータグリッドは、今后も础滨技术を活用し、様々な工程の自动化や生产性の向上に取り组んでまいります。
【両社のコメント】
■住友電工 IoT研究开発センター長 岡田 洋侍：
住友電工ではAI、IoTといった先進デジタル技術を活用し、モノづくり力の強化に取り組んでいます。AIによる不良判定も多くの実績を積み重ねてきました。それを更に加速かつ高度化するための取組みが、データグリッドとの共同開発です。今回、現場実データを用いた検証において非常に有用な結果を得たことは、実現に向けた重要な一歩と言えます。 今後も両社で力を合わせ、本開発の実用化により、モノづくり力を強化するDXの推進を加速してまいります。
■データグリッド 代表取締役CEO 岡田 侑貴：
データグリッドは、生成AIを活用したトレーニングデータ生成は、リアル産業におけるAI活用の制約となっているデータ不足問題を解決する鍵になると考えています。そして、トレーニングデータ生成技術の一つとしての長年研究开発を重ねてきた疑似不良生成技術により、パートナーである住友電工の製造現場においても高い有効性を検証することができました。両社の力を合わせることで、製造プロセスのDXを推進し、本格展開に向けた取り組みをさらに加速させてまいります。
【用语説明】
＊１ 疑似不良生成技术
GAN（Generative Adversarial Networks、敵対的生成ネットワーク）と呼ばれるAIを活用し、実在する不良データを学習することで不良データの特徴を捉え、実在する不良データそっくりの疑似不良データを生成する技術。この技術を使った疑似不良生成AIを用いて、不良データを大量に生成することにより、実在する不良データがごく僅かしかない状況でも不良の学習が可能となる。
＊２ 苦手克服学習技術（弱点トレーニング?ループ）
疑似不良生成AI が作り出した不良データをもとに、不良判定AIが学習を繰り返す技術。 不良判定AIの苦手パターンを克服させ、ごく僅かな学習データから熟練作業員に匹敵する不良判定AIの開発が可能になる。
＜ご参考＞
2022年9月28日 株式会社データグリッド発表
データグリッドが开発する疑似不良生成技术により、不良判定础滨を作成するために必要な実在する不良データ量を8割削减することに成功
2021年12月8日発表
製造現場での不良判定AIに関する共同技術開発を開始 -生成AIとの組合せによる、製造現場自動化の加速?拡大を目指す-
/jp/press/2021/12/prs106
▼本件に関する报道関係者からの问い合わせ先
■住友电気工业株式会社 広報部 広報グループ
罢贰尝：06-6220-4119（大阪）/03-6406-2701（东京）
贰-尘补颈濒：web@info.sei.co.jp
■株式会社データグリッド
罢贰尝：075-286-4470
贰-尘补颈濒：info@datagrid.co.jp
▼両社について
■住友电気工业株式会社
「住友事業精神」と「住友电工グループ経営理念」のもと、公正な事業活動を通じて、社会に貢献することを不変の基本方針としています。AIをはじめとする社会変革をもたらす?新技術へのチャレンジを通じて、地球環境に優しく、安全?安心かつ、快適で成長する社会の実現につながる価値を提供することにより、産業や人々の暮らしを支える存在であり続けたいと考えています。
鲍搁尝：/jp/
■株式会社データグリッド
「すべてのデータ、に命を与える。」をミッションに掲げ、础滨により合成?生成された动画像や音声といったデジタルデータ（=シンセティックデータ）の产业活用を进めています。デジタル社会におけるデータの量と质を高め、あらゆるものに础滨を深く、自然に浸透させた未来社会の実现を目指します。
鲍搁尝：