(1)背景

工具を自動で交換し段取り替えを省くマシニングセンター(以下、MC)内にあり、工具を自動搬送する工具マガジン(切削工具収納庫)を製造するモリマシナリーは、国内トップクラス(約1万台以上)の実績をもち、平成30(2018)年より、切削工具の摩耗状態を可視化し、適切に管理するシステム「ツールソムリエ」を開発・販売してきました。
しかし、摩耗状態可視化のためには工具ごとに撮影箇所の設定が必要となることや、多くの工具の中から最適な工具を選択し、摩耗状態を見て使用可否を判断する熟練者が減少しているといった課題がありました。
そこでツールソムリエをベースに、これまで熟練者に依存していた工具の欠け・摩耗・寿命をAIで判断することを目的とし、工場の生産性向上を支援する「AIツールソムリエ」の研究開発を行いました。この研究開発は令和2(2020)年度のサポイン事業(事業期間：2020年8月～2023年２月)に採択され、AIを用いた研究開発等を行っている岡山大学・両備システムズと共同で実施しました。

＜日本のものづくり現場の課題＞
「AIツールソムリエ」開発によって、以下の日本のものづくり現場における課題の解決に挑戦します。
・多品種小量生産へ
少品種大量から多品種小量生産への流れから、使用する切削工具の数や種類が増えたことで機外（MC外）にて管理する工具も増加しています。
モリマシナリーにおける取扱い工具数の例として、10年前に比べて500本程度、増加しています。　
また、モリマシナリーの製品で工具本数を200~300本収納可能な「WINE RACK®（ワインラック）」という名称の大容量工具マガジンがあります。販売台数も増加傾向にあり、10年前から約2.5倍に増加しています。

・熟練者の減少
製造業においては、若年就業者の減少や人材育成・能力開発が進まないといった背景から、熟練者の減少が深刻な問題となっています。切削工具の管理において、必要な工具を迅速かつ確実に段取替えするには、高度な技能が必要であり、誤った工具選択による品質不良や、まだ使用可能な工具の廃棄(生産コスト増加)が課題となっています。

製造業における若年就業者(34歳以下)の推移と、高齢就業者数(65歳以上)の推移

引用元:経済産業省「2022年版ものづくり白書」(第4章人材確保・育成　第一節ものづくり人材の雇用と就業動向等について)
https://www.meti.go.jp/report/whitepaper/mono/2022/pdf/honbun_1_4_1.pdf

ものづくり企業の経営課題（企業規模別）

引用元:経済産業省「2020年版ものづくり白書」(第2章　ものづくり人材の確保と育成)
https://www.meti.go.jp/report/whitepaper/mono/2020/honbun_html/honbun/102011_2.html

(2)概要

サポイン事業の概要は以下の通りです。

・計画名
「熟練者の経験知からスマート工場化を実現する切削工具管理システム（AIツールソムリエ）の開発」

・事業期間
令和２(2020)年8月～令和5(2023)年２月

・推進体制と役割
研究実施者：  モリマシナリー
　　　　　　　(役割:プロジェクトリーダー、ツールソムリエシステムの開発、工具摩耗・欠け検出の研究)
　　　　　　岡山大学　学術研究院　環境生命自然科学学域　(児玉研究室)
　　　　　　　(役割:工具劣化メカニズム研究)
　　　　　　岡山大学　学術研究院　環境生命自然科学学域　(高橋研究室)
　　　　　　　(役割:分散学習による工場連携の研究)
　　　　　　株式会社両備システムズ
       　　　　 　(役割:工具劣化画像処理の研究)　　　　　　　　　 
アドバイザー：芝浦機械株式会社
　　　　　　　岡山県工業技術センター
事業管理機関：公益財団法人岡山県産業振興財団

・推進内容
AIツールソムリエ開発において、以下を推進しました。
1.多品種・少量データにおいても工具の欠け・摩耗を高精度に判定する「AI方式の高度化」
　1-1.欠陥検出（両備システムズ）
　　　サイズ・形状が異なる工具摩耗、欠けレベルの高精度検出方式開発
　1-2.分散学習（岡山大学 高橋研究室）
　　　少量工具データを工場間連携によりビックデータ化する分散学習方式
2.多種多様な工具においても熟練者判断を実現する「最適工具選定システムの開発」
　2-1.データベース構築（岡山大学 児玉研究室）
　　　熟練者同等の加工性能劣化状態判断に向けた工具摩耗メカニズムの解析
　2-2.摩耗予測（岡山大学 児玉研究室）
　　　持続可能なものづくりを実現するデータマイニング方式
3.熟練者ノウハウを伝承する「AIツールソムリエ実証機開発」
　3-1.撮像システム（モリマシナリー）
　　　工具の欠け・摩耗を高精度に可視化する撮像システムの構築
　3-2.統合実証機（モリマシナリー）
　　　最適工具選定システムとAIツールソムリエ実証機の融合

(3) 成果

各推進内容について開発・実証実験を行い、AIツールソムリエの実証機を完成させました。
主な成果は以下の通りです。
1.多品種・少量データにおいても工具摩耗を高精度に判定する「AI方式の高度化」
　欠陥検出において、目標値であった正答率85%以上を達成しました。
　また分散学習において、従来手法より高速（1/8）に学習できる手法を確立しました。
2.多種多様な工具においても熟練者判断を実現する「最適工具選定システムの開発」
　摩耗予測において、目標値であった正答率70％以上を達成しました。
3.熟練者ノウハウを伝承する「AIツールソムリエ実証機開発」
　工具の欠け・摩耗を高精度に可視化する撮像システム（TOOL COLLAGE® ツールコラージュ）を完成させました。また最適工具選定システムとAIツールソムリエ実証機の融合に向けて、本体となる実証機を完成させました。

AIツールソムリエ実証機

AIによる欠陥検出