地域課題に係る産学共同研究委託事業

[委託先団体] 栗田靜電株式会社
[連携大学] 静岡理工科大学総合技術研究所 客員教授 工藤 司

目的

昨年に引き続き同じタイトルですが、従業員配置をいかに効率的に処理するかが今年のテーマの一つです。現場の監督者が誰でも操作できるシステムであることが重要です。そこで現場の監督者4人全員が操作可能なシステムにすることを目標とします。

ジェスチャ認識の精度については、作業スタイルごとの認識モデルを効率的に構築し、均一な精度で認識できるようにします。また、未経験者と熟練者の手の動きの比較・分析を実施します。具体的な改善点を共有することで教育内容の充実を図ります。

［写真1：昨年度の画像認識画面］

進捗状況

「従業員配置処理の時間短縮化」と「スキルの自動収集」を実現するために、V2（バージョン2）のシステムを現在現場に展開中であり、12月より現状との差異を分析開始します。現状の作業上の課題である「作業性の向上」には、昨年学習したVBA（Excelマクロ）をシステムに使用し、クラウド上で確認できるよう試行錯誤がなされています。

［図1：配置システムV2の操作画面］

「従業員スキルの見える化」については、現在は画像データで残しているだけの情報を、テキスト状態で保存できるようにし、従業員配置のために必要な情報の収集と可視化について、データベースを使用し行います。データベースの展開方法が次年度以降の課題になってくると予測されています。

YOLOのジェスチャ認識の精度については、昨年手袋を使用した状態での手の検知に学習が必要であり、素手で学習したモデルを使用して、手袋などの工場での様々な作業スタイルの画像を学習させることで、必要な精度を達成することを計画しています。未経験者がどこの作業箇所で時間を要しているかを把握する指標の可視化を目標にします。

具体的な実施内容としては、同じ作業箇所に「初級者」「中級者」「上級者」の作業員を配置した動画を撮影し、記録・分析を計画しています。

（※YOLO：作業の動きを画像認識して、AI解析により適切な配置計画に役立てること）

［図2：YOLOのジェスチャ認識の精度］