事例の概要
| 企業 | 株式会社SUBARU |
|---|---|
| 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 | Mujinのデジタルツイン基盤「MujinOS」と3Dビジョンによるワーク投入の自律制御 |
| 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
自動車部品の加工ラインでは、箱やパレットに入ったワークを取り出して加工機に投入する作業が発生します。ワークの向きや置かれ方がばらつくと、決まった動作を教えた従来のロボットでは取りこぼしが起き、人が投入を担うことになりがちです。
SUBARUは、Mujinのロボットシステムを使い、加工ラインへのワークの投入を自動化しました。Mujinの公式サイトで製造業の導入例として紹介されています。Mujinは、アイシン（組立工程への部品供給）、トヨタ紡織、三五なども導入先として挙げています。
Mujinの仕組みは、3Dビジョンで認識したワークの位置と姿勢から、つかむ位置と経路をその都度計算するもので、ワークや品種が変わるたびに動作を教え直す負担を減らせます。ただし、サイクルタイムや省人化の人数といった成果の数値は、公開情報からは確認できません。
加工ラインへの投入を自動化する際は、ロボットの動作だけでなく、加工機の動作との受け渡しのタイミングや、ワークがつかめなかった場合の扱いを決めておく必要があります。前後の工程と信号をやり取りする設計が、ライン全体の稼働率を左右します。
この事例から読み取れること
- Mujinの製造業での導入例はワーク投入や部品供給など搬送系に集中しており、フィジカルAIの実装が搬送から進んでいることを示すと当サイトは見ています
- 加工機との受け渡しのタイミングと、つかみ損ねたときの扱いの設計が、ライン全体の稼働率を左右します
- 成果の数値が公開されていないため、事例としては適用工程の参考にとどめ、効果は自社の条件で検証する必要があります
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。
