IoT」をブリヂストンに提供した。取得したデータや熟練技能員のノウハウを機械学習でモデリングし、生産工程を適切に自動制御する。IoT」をブリヂストンに提供すると発表した。IoTは、システムの構築からデータ管理、モデリング、実行までを一貫して実行できるIoT(モノのインターネット)分析プラットフォームだ。製造現場における、センサーデータの取得や熟練技能員の持つノウハウのデータ化などに対応している。収集データを機械学習でモデリングし、品質のばらつきが発生しやすい製造要因を探り当てたり、その結果を基にして生産工程を適切な状態に制御/調整したりできる。設計データやゴムなどの材料に関するデータ、タイヤの生産工程で得られる多数のビッグデータなどから、タイヤの品質に影響を与える条件を自動学習させる。この学習済みAIをデータ・サイエンティストがチューニングし、さらに実際の製造プロセスでの判断や動作を自動制御させる。これにより、これまで技能員のスキルに依存していたために発生していた品質のばらつきの低減を目指す。採用に当たっては、アナリティクスにおけるSASの豊富な実績と、データをリアルタイムで分析し、その結果に基づいてアクションまで自動制御できる点を評価した。伸び縮みするゴムを最適管理、ブリヂストンが日産2万本のタイヤをAIで生産へタイヤ大手のブリヂストンは、人工知能(AI)関連機能を搭載した生産設備を主力工場である滋賀県の彦根工場に導入。3台を稼働し、2020年までに彦根工場で生産するタイヤの3〜4割を同設備によって生産するとしている。人工知能は製造現場でどう役に立つのか人間の知的活動を代替するといわれる人工知能が大きな注目を集めている。製造現場で「使える」人工知能は、一般的に言われているような大規模演算が必要なものではない。「使える人工知能」に向けていち早く実現へと踏み出しているファナックとPFNの取り組みを紹介する。第4次産業革命って結局何なの?製造業の産業構造を大きく変えるといわれている「第4次産業革命」。そこで語られることは抽象的で、いまいちピンと来ません。本連載では、そうした疑問を解消するため、第4次産業革命で起こることや、必要となることについて分かりやすくお伝えするつもりです。第1回目はそもそもの「第4次産業革命とは何か」を紹介します。system」を開発し、2016年度中にリリースすることを発表した。競合メーカーの製品なども接続可能なオープンな基盤とする方針。製造業IoTでは各種団体が取り組むが、ファナックでは既に製造現場に350万台以上の機器を出荷している強みを生かし「現場発」の価値を訴求する。Networks(PFN)と提携して開発している産業用ロボットへの機械学習の適用事例を披露した。機械学習により熟練技術者が数日間かかるティーチングの精度を、8時間で実現したという。ワトソン(Watson)」の日本語版の提供を開始する。自然言語分類や対話、検索およびランク付け、文書変換など6つのアプリケーションをサービスとして展開する。SNSFacebookXITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。