概要
インド市場で圧倒的なシェアを誇り、多様なエンジンバリエーションの生産エコシステムを持つ大手自動車OEMは、最も重要なエンジンサブアセンブリ工程の一つである「ジャーナルベアリング組み立て」において、堅牢でエラーを防止できるソリューションを必要としていました。
ベアリングの組み立て工程では、上下の組み立てステーションにまたがる複数のベアリングを正確に手作業でピッキングし、配置する必要があります。その際、順序やバリエーションごとの構成を厳守しなければなりません。ベアリングの取り間違い、付け忘れ、順序の誤りといった逸脱が発生すれば、後工程でのエンジン故障、高コストな手直し、安全性の低下を招く恐れがありました。
メーカーが求めていたのは、受動的な監視にとどまらないシステムでした。すべてのピッキング、配置、工程順序をリアルタイムで能動的に検証し、違反が発生した場合には即座にラインをインターロック（停止）できるシステムが必要だったのです。
課題
- ベアリングの数が異なる複数のエンジンバリエーションに対応する必要があり、ベアリングの選択ミス、付け忘れ、順序エラーのリスクが高まっていました。
- 従来のポカヨケは視覚的な表示に頼るのみで、ベアリングのピッキングや組み立て順序の自動検証機能はありませんでした。
- 不具合は後工程の検査段階でしか発見されず、手直しや品質流出が発生し、監督者への依存度が高まっていました。
- リアルタイムの生産性データやエンジン単位のトレーサビリティが不足しており、工程の最適化や責任の所在の明確化が制限されていました。
Jidokaのアプローチ
AI駆動型ビデオ工程監視
- 2つの専用組み立てステーション（上部ベアリングおよび下部ベアリング）にリアルタイムAIビデオ解析を導入。各ステーションを専用カメラで監視し、共通のパネルとコンピューターに接続しました。
- RFIDからPLCを介してエンジンバリエーションやモデルデータを直接受信することで、手動入力なしで作業指示の開始とバリエーションごとの検証を自動化しました。
- AI動作解析により、ピカピカランプ（表示灯）が示す正しい場所からベアリングが取り出されているかを検証します。単にベアリングが取られたかだけでなく、正しいベアリングが正しい棚から取り出されたかを判定します。
- 組み立て工程全体を検証し、すべてのベアリングが正しい順序で組み立てられ、付け忘れがないことを確認した上で、OK判定を出します。
リアルタイムのエラー防止とラインインターロック
- 取り間違い、順序の誤り、付け忘れなどの標準作業手順（SOP）違反が発生すると、NAGAREは即座にPLCへ電気信号を出力し、メーカーの要件に応じてラインのインターロックや音響・視覚アラームを作動させます。
- 作業者のOKボタンは、NAGAREがOK判定を出した時のみ有効になります。NG状態ではボタンは無効のままとなり、部品が次工程へ進むのを防ぎます。
- ピック順序の整合性と組み立て配置順序の両方を網羅し、すべてのサイクルにおいて100%のミス防止を実現する二重検証システムを構築しました。
生産性とパフォーマンスのインテリジェンス
- 各アクティビティステップおよび組み立てサイクル全体でサイクルタイムを監視し、ベアリングのピック作業を個別の測定可能なアクティビティとして処理します。
- 静的なビジュアルディスプレイにより、ジャーナルベアリングの組み立てレイアウトを表示し、組み立てゾーン（順序、完了ゾーン、未完了ゾーン）をリアルタイムで示します。
- リアルタイムダッシュボードにより、オペレーター別およびステーション別のパフォーマンス（サイクルタイム、逸脱イベント、品質違反など）を可視化します。
- サイクルごとに完全なビデオトレーサビリティをローカルコンピューターに保存し、メーカーのサーバーへ転送します。トレーサビリティはエンジン番号およびモデルと紐付けられます。
- デジタル作業指示書をインターフェースに組み込むことで、紙のSOPや監督者による指導への依存を低減します。
主な成果
NAGAREは、リスクの高い手作業を、完全なトレーサビリティを備えたエラーフリーの組み立てプロセスへと変革しました。
ゼロエラー — 100%のミス防止を実現する組み立て
AIを活用したピック順序と配置順序の二重検証により、ベアリングの誤組み付けや組み付け漏れを完全に排除しました。システムのインターロック機能により、不適合なエンジンが次の工程に進むことはありません。
1年以内の投資回収（ROI）
生産性の向上、歩留まりの改善、および後工程での監督者による検査の廃止による削減効果により、導入から1年以内に投資を完全に回収しました。
歩留まりの向上
オペレーターのリアルタイム分析と手直しサイクルの削減（後工程での発見ではなく、発生源での即時エラー検知により実現）が、歩留まりの大幅な向上を促進しました。
監督者への依存度の低減
自動化されたリアルタイム検証により、組み立てステーションでの監督者による手動監視が不要となり、品質管理担当者はより価値の高い業務に専念できるようになりました。
大手自動車メーカーは、JidokaのAI搭載システム「NAGARE」を導入してジャーナルベアリングの組み立てプロセスを変革しました。ピックおよび配置順序全体で100%のミス防止検証システムを確立し、組み立てエラーゼロ、歩留まり10%向上、そして完全なプロセス追跡を実現。これらすべてを1年未満で投資回収しました。
.avif)
