マシンビジョンと IIoT が物流効率化の次の波を推進

インダストリー 4.0 は、多くの場合、製造業におけるモノのインターネット (IIoT) と呼ばれます。センサの高度なネットワークは、生産性、柔軟性、および生産環境全体の収益性を向上させる学習アルゴリズムに膨大な量のデジタルデータを供給します。物流チェーンでは、マシンビジョンシステムは、ネットワーク接続されたセンサが産業プロセスを変革する可能性を示しています。

物流事業者はデジタルコマース急増の影響を直接受けているため、業界はビジネスプロセスを合理化し、顧客満足度を向上させる技術の使用が強く求められています。したがって、物流に携わる人は全員、インダストリー 4.0 の可能性を無視する余裕はありません。

インダストリー 4.0 におけるシンビジョンについて詳しく説明する前に、最初の3つのフェーズを簡単に見てみましょう。

1.0：スチームパワー。1760年から1840年にかけて、第一次産業革命は蒸気発電を用いて生産プロセスを標準化し、農業から産業社会への転換を開始しました。

2.0：大量生産。1800年代後半、組立ラインにより、メーカーは複雑な製品を大量に販売することができました。ヘンリー・フォードの自動車工場はインダストリー 2.0 の典型的な例です。

3.0：デジタル化。1950年代から1970年代にかけて、インダストリー 3.0 に集積回路、ネットワーク、データ処理アプリケーションが採用され、第4次産業革命の基礎を築きました。

では、インダストリー 4.0 の可能性を見てみましょう。

マシンビジョンが物流におけるインダストリー 4.0 を実現する仕組み

センサ、ネットワーク、学習アルゴリズムにより、自動車工場から石油精製所まで、あらゆる環境での工業生産の仕組みについての理解と分析が容易になります。製品を保管および納入する物流システムは、インダストリー 4.0 の可能性を示しています。

物流チェーンのハブは、次の4つの主要な機能を持つ流通センターです。

• 受け入れ — メーカーから完成品を受け取る。
• 受注処理 — 倉庫から製品を回収し、配送の準備をする。
• 仕分け — 製品をカテゴリに分類し、保管する。
• 出庫 — 顧客向けに出荷する製品をトラックに積み込む。

工業用カメラはさまざまな場面で使用されています。たとえば、

• ロボットを誘導して製品を取り出す
• 製品パッケージを確認する
• 流通センター全体でパッケージを追跡する
• パッケージを検査して品質を管理する
• アイテムを計測して正確に仕分けし、トラックへの積み込みを最適化する

物流業界が新たな段階に進むにつれ、このような信頼できる画像処理ツールがさらに重要になります。

作業を行う：インダストリー 4.0 におけるマシンビジョンデータの価値

バーコードスキャナは何十年もの間、物流の重要な部分を占めてきました。これは主にレーザーベースの技術であり、画像処理式のカメラからの豊富なデータは使われていませんでした。最近のマシンビジョンベースのバーコードリーダの採用により、豊富なデータを含む画像がサプライチェーン全体で取り込まれて使用されます。現在、物流において品質管理にビジョン検査を取り入れるため、企業は調査を始めたばかりです。インダストリー 4.0 では、画像処理式のバーコードリーダが、すべての作業を円滑にするデータとソフトウェアを使用して総合的な方法で、物流企業が事業の全体像を把握できるよう支援します。その方法は以下の通りです。

データサイエンスとAI。工業用画像処理システムは、リアルタイムで流通センター内のすべてのものに対して重要な特性を明らかにするデジタル画像を生成します。学習アルゴリズムは、登録画像を分析して、流通センターの自動システムに最適な製品の外観を伝えます。

製品が流通センター内を移動する間、マシンビジョンカメラは、AI搭載アプリケーションにデジタル画像を送り、そこで登録画像に対する逸脱にフラグを立てます。アルゴリズムは、システムに新しい画像が再登録されるのに対応して、常に正確になるように最適化されています。

品質管理。カメラがラベルの破損と欠落、パッケージの破損、その他顧客体験の低下につながる問題を含むアイテムを常時監視することにより、AI 搭載アプリケーションは、流通センターにおける製品の仕分けと受注処理をより正確に実行することができます。

予知保全とトラブルシューティング。AI搭載ビジョンシステムは、生産ライン上のコンポーネントに摩耗損傷がないか検査するようにプログラムできます。時間の経過とともに、これらのアルゴリズムは部品が故障する可能性が高い時期を学習し、正確に予測できるようになります。定期メンテナンスでコンベアラインを停止して修理することは、予期せぬ故障ですべてを停止させてしまうよりはるかに低コストです。

今後、年中無休の商取引や受注が増えるにつれ、流通センターではエラーに対する余裕も厳しくなっています。これは、物流業者に対するさらなる圧力となり、詳細な故障分析を行って問題を特定し、保守の最適化や、時間のかかる故障の可能性を制限することが求められています。

高度なロボット. 産業用ロボットは、半導体製造のような繊細なプロセスを自動化することができます。これらのロボットは、マシンビジョンカメラを使用して、正確な精度でコンポーネントを位置決めします。同様に、物流では、バーコードリーダとマシンビジョンカメラを使用して、ロボットが完成した箱をパレットに移動し、出庫作業における人の介入を減らします。学習アルゴリズムは、常に精度とスループットを向上させるのに役立ちます。

まだ人の介入が必要な場所があります。それは、オーダーフルフィルメントで製品を取り出し、配達用の箱に配置することです。これまで、ロボットは人の目、脳、指を上回ることはできませんでした。しかし、今後数年間で変わる可能性があります。スタートアップは、人の手の動きと脳およびその視覚中核の学習機能を再現することに取り組んでいます。ピッキングプロセスを自動化する方法を理解するのは時間の問題です。

コグネックスが示す物流におけるインダストリー 4.0 への明瞭な道

AI搭載ソフトウェアによって強化されたマシンビジョンカメラとセンサは、流通センターにおける次世代ロボットの進化に欠かせません。さらに、5G ワイヤレスネットワーキングおよびエッジコンピューティングデバイスの進歩により、ネットワークの遅延を減らし、流通センターのオペレータは、自動化システムの効率性をさらに高めることを可能にします。

しかし、コグネックスが何十年も磨きをかけてきた実績のあるファクトリオートメーション向けビジョンシステムの確実な目がなければ、これは実現しません。使いやすいディープラーニングソフトウェアと頑丈で信頼性の高い工業用画像処理システム、およびエッジインテリジェンスソフトウェアを組み合わせた画像処理式バーコードリーダは、業界において比類のないものです。