アイシン・エィ・ダブリュ株式会社

｢品質至上｣の経営理念のもと、徹底した品質と先進性にこだわり、常に世界初の商品を世に送り出してきたアイシン・エィ・ダブリュ。長年かけて培ってきたトランスミッションの電子制御技術や駆動用モーター技術、カーナビゲーションの地図情報技術などをベースに電動化、自動運転支援など次世代に向けた先進技術の開発に取り組んでいます。

主力製品であるオートマチックトランスミッション（AT）の生産拠点は国内 5 ヶ所、海外 7 ヶ所にあり、生産ラインには素材の成形、加工、組立、検査、出庫など工程に応じた生産設備を約 2 万台配備しています。それらは厳しい社内基準によって標準化され、高品質のものづくりを支える基盤となっています。

同社は 2016 年に生技開発部内に『生産システム革新グループ』を新設し、業務全体の高度化を推進することにしました。グループ内でさまざまな施策を進める中、新たに取り組んだのがデジタル技術を使ったインダストリアル IoT です。「世界中で IoT や AI を活用した生産革命が起きている中、競争力の強化に向けて先進的な IT 生産システムの開発にチャレンジすることにしました。」と語るのは生産システム革新グループグループマネージャーの佐藤雅則氏です。

同社は生産設備から出力される膨大なデータを活用した状態監視基盤の構築を検討。第 1 ステップとして、組立作業や設備セッティングなど、人に依存する検査過程の要素を自動化することにしました。

「生産ラインの中には人が関与する工程があり、いつ、どこで、どのような変化が起きているかを捉えています。状態監視の部分を IoT や AI を使って自動化、可視化することで省力化を図り、生産性を高めることが目的です。」（佐藤氏）

同社は、バックエンドのサーバー部分で大量の設備データを分析し、作成した学習モデルを設備に設置したエッジデバイスに配信するモデルを考案。第 1 ステップとして、2016 年 3 月に機械学習の基盤をオンプレミス環境上に構築し、エッジ部分に汎用 PC を用いて異常状態を検出する PoC を実施しました。そこでの成果を踏まえ、本格的な分析基盤では製造工程におけるデータの蓄積と機械学習によるモデル作成をクラウド環境で実施し、エッジ部分には専用デバイスを用いたエッジコンピューティングを実装することにしました。生技開発部生産システム革新グループ 担当員の松下誠氏は次のように語ります。

「全社展開を考慮すると、生産拠点間の統一管理ができ、複雑な設計なしに展開ができなければなりません。さらにどの工程でも使用が可能で、専門家以外でも簡単に分析できることも求められます。これらの要素にコストを加味すると、必然的にクラウド＋エッジコンピューティングの組み合わせとなりました。」

パートナーの選定において、複数の候補を検討した中から機械学習を活用したデータ分析に実績があるブレインズテクノロジー株式会社を選定しました。「量産ラインへの迅速な導入を実現するためには、立ち回りが早くチャレンジングな会社とオープンイノベーションを進める必要がありました。その中でアジャイル型開発の提案で迅速な動きを見せてくれたのがブレインズテクノロジーでした。」と佐藤氏は語ります。