組立生産システムのDX化－組立生産システムの設総率改善 －2023/09/11

安井 俊徳
株式会社 デンソー

生産技術部

Agenda
1. 自動車部品製造業の事業環境（DNの場合）
2. 事業変化による問題
3. 取組：組立生産システムの設総率改善の支援
1. 組立生産システムの設総率改善におけるAI活用の考え方と構想

熟練の改善プロセスに沿った アプリケーション（ENS）の構築
3. ノウハウ継承システム活用の姿
2.

4. 今後の計画※DN＝弊社：株式会社デンソーとデンソーグループ© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

１．自動車部品製造業の事業環境－例：DNの事業概要－

走る・曲る・止るためのハードウェアから安全・環境をつかさどるソフトウェアまで【Power Train】【Info. Safety ADAS】

内燃機関部品

Non-Automotive【FA関連機器】

センシング機器

HEV，BEV，FCEV機器【Electronics】【Thermal】

エンジン制御ECU

カーエアコン機器≒100 Product/Car

ボディー制御ECU

機械系
ハードウェア半導体ウェハ電子デバイス

制御系
ソフトウェアHardware

Semiconductor

Software© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

非自動車分野へ展開

QR CodeRobot【生活関連機器】

CO2 Heater

Health CareRobot

１．自動車部品製造業の事業環境 －例：DNのモノづくり基盤－
良いモノを生む

育て続ける【全部署一体 すり合わせの製品開発】【改善し続ける製造現場】
次世代工場

営業・企画
製品
設計

製造

工程
設計

高信頼・高耐久

設備設計

多種・多量高品質

ロスの排除

改善 愚直に

高生産性【素材から一貫した 生産システム開発】
素材【グローバルに切磋琢磨し合う現場】
指導・展開

製品

部品加工

仕上加工

組立・検査

全体スルーでロスを最小化

差別化技術の追求© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

革新 根本から変える拠点拠点

グローバル
地域の強み
マザー
進化を求め続ける

人づくり共有改善

現場力の持続的向上

１．自動車部品製造業の事業環境 －例：DNの生産システムの進化－
Plant B

合理化領域の拡大
生産シス
テ
ムのレ
ベル

Plant C

Plant A

グローバルネットワーク

立体面線点

小規模TR
ライン

自動専用機

生産情報ｼｽﾃﾑ
生産管理
素材・組立･検査 品質管理
一貫TRライン

量変動対応

1960

単種多量対応1970

ダントツ工場
1/N 設備

多世代対応

1950

多種/変動対応生産ｼｽﾃﾑ

多種対応

1980

Compact・Simple・Slim・Speed (CS3)

FMS ：Flexible Manufacturing System

1990

2000

2010

2020（年）時代を先取りした独自の生産システムづくりに挑戦してきた© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

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１．自動車部品製造業の事業環境 －ロボットを活用した自動化設備－© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

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２．事業変化による問題 －例：DNの勝ちシナリオとその限界－
製品・生シス開発のしくみ■コンカレントエンジニアリング
製品設計

多彩なスキル

工程設計設備型■大部屋
組織の壁を超えた深いコミュニケーション

勝ちシナリオの限界
外部環境
情報化技術の急速な発展・普及

商品開発の加速
個々の能力限界
個人の負担増大内部環境
2016

専門家の摺合せ，総智総力

・海外エンジニアの育成進まず

製品の短寿命化
開発期間の短縮

2.5倍

・世界同時立上げで大部屋作れず・出張ベースで支援/補完する本社（日本）の技術者が不足
・情報化/標準化を武器にした
欧米企業の追い上げ

2025

国内
海外

グローバルな事業拡大

人材の不足，時空の壁

DNの競争力を支えてきた優秀な人材が力を合わせて壁を超える業務の進め方の限界© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

２．事業変化による問題 －海外拠点の課題－
経験年数別の生産技術者の割合（海外拠点）
拠点（ベトナム）
海外拠点全体（推定）

構成割
合（％）

0123456
78以上
経験・在籍（年）

生産技術者全体の3～4割は，初心者（1～2年目）

海外拠点は，生産技術者の3割以上が初心者，高離職率の傾向は継続© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

3. 取組：組立生産システムの設総率改善におけるAI活用の考え方
ロス要因の確認課題

従来影響のあるロスは⁉
この工程が良く止まる⁉

現場急行→一次調査→担当者に依頼

稼働率が低いまま

ロス要因の確認

現象把握

転記(15min)

手動でデータ収集(40min/品番)

見えるロスが（故障ロス）
優先される
IoT画面

今後記録(手書き)

Sim.による確認(1Day)
報告資料作成(2h)

打合せ(1h)データ不足の場合
はデータ再取得

対策案立案

実行・カイゼンAIプラットフォーム

全ロス顕在化

設備改良・確認(2D)

×

現場に行く前にあたり付け完了※他工程への影響が最も大きい工程

故障ロスが減少してもに稼働率が向上
しない
干渉ロスへの対策

設総率向上のイメージ

干渉ロス改善提案書作成(1h)②感度分析(超並列Sim.)①問題工程の推定②感度ポイント※の推定

やり直し・長期化

AI活用領域(見えないロス)①分散分析

干渉ロスの影響も大きい真因？

限定情報からの意思決定

IoTデータ

故障ロスと干渉ロス！

改善提案書作成(3h)

分析(1h)

工数に限界があるため経験によるあたり付け

原因推定

実行・カイゼン

対策案立案

原因推定

現象把握

故障・不良・
速度ロス
AIヒントを基にした意思決定(30min)

意思決定の容易化

設備改良・確認(2D)

要因が掴み易い(見えるロス)AIプラットフォームにIoTデータ（運用実績）を取り込み，検討順序や分析を支援する© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

3-1. AI-PFMを活用した組立生産システムの設総率改善
設総率カイゼンノウハウ

GPM：Generalized Process Model＝熟練者のカイゼンプロセス

⑴形式知化

⑵
アプ
リケーショ
ン
構築ロス分析

現象把握

実行・カイゼン

原因推定

カイゼン業務と 支援の内容
問題解決フロー

AI-PFMの業務支援

設総率確認

稼働状態の集計

カイゼン方向決定設備CTの整理

ロス分析
ロス及び対象の確認と優先順付け

ロス要因特定ユニットの確認

設備優先順の案

カイゼン計画の作成

部位優先順の案

ロスの原因調査
原因の対策検討

熟練者

原因の推定

対策効果見積対策の実施
対策結果の確認

ENS：Engineering

7大ロス顕在化

稼働状態の比較

AIツール

⑶
業
務
GD.findi
要
機械学習
素の支
ラティスE 援ツ
GD.findi ール
開F-IoT 発F-IoTNavigation System＝カイゼン業務支援システム

3つの技術で あたかも熟練者が助言するように 支援をするシステム（ENS）を開発© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

3-2. 熟練者の改善プロセスの形式知化
熟練者の業務手順（頭の中）PD3

故障ロスの確認※1④

設備毎の故障ロスが分かる
yesno

故障ロスの大きい
設備が有る
yes
故障内容の確認（ユニット）

no※２
故障内容が分かる

設備時間稼働率の調査（ 故障ロス）
故障ロス以外のロスの調査④
no

故障内容の調査

yes

改善結果確認no

改善部の効果あり
yes①設備総合効率の確認

目標値達成③故障内容の整理と影響度確認
目標達成見込みあり

改善

no

yes

B

no

yes

④改善計画作成③

改善計画作成故障原因の確認（ユニット）
故障原因が分かるno

故障原因の調査

yes
改善案の検討（ユニット）

熟練者

熟練者の改善プロセス（＆分析の考え方）を 聞き取り，PD3形式のデータ（GPM）化© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

3-3. 熟練の改善プロセスに沿った アプリケーション（ENS）の構築
GPM

ENS仕様表
切出し

仕様検討

システム
活用場面

アプリ構築の位置づけ

対応付け

ベテランの想い描く情報処理
実現したい
ツール

用意されているプログラム部品

ステージ処理
ライブラリ
＠AI-PFM-CoreENSの画面イメージ

GPMからシステム活用場面を切出し，支援ツールの動作と仕様を検討、ツールを実現できるプログラム部品との対応づけを決定する© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

3-4. 業務要素の支援ツールの開発
事例：業務要素＝「ロスの原因調査」に対し，「原因候補を推定」し支援
業務要素AIの位置づけ

システムのSysML

過去のFMEA

カイゼンの対象の例「ルーフの組み付けの際に位置ずれが起こるという不良が発生している」

アプリケーションの提案する原因の候補「チャックに異物が付着している」「マガジン上でルーフの位置がずれている」など

FMEAや保全履歴を基盤とし，SySML（生シス構造のモデル）の類似性で，候補を絞る推定エンジンを開発© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

本日報告した取り組みは、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託業務（JPNP18002）の結果得られたものです。

Attacheddocuments

カイゼン過程における熟練知識の抽出① システムの詳細なモデルから，要素間の因果関係を抜き出しモデル化する手法を独自に開発システムの詳細モデル：SysMLというシステムエンジニアリングで広く用いられているモデリング言語
因果関係のみを抽出：System Latticeという構造を定義し，Hasse図で因果関係を表す手法② ラーニングファクトリを用いて，熟練者と初心者の原因の絞り込みの違いを可視化し解析
タイヤの向きを認識するセンサの不具合による組付け不良の問題特定の過程の可視化
原因不具合

ラーニングファクトリ

2年目の作業者

15年目の作業者

37年目の作業者

経験年数

2年目

15年目

37年目

探索回数

12113

内無駄な探索730③ データの蓄積による似た事象の発生における現場の細かな原因究明と解決の効率化
上記の知識を蓄えておくことで，解の絞り込みが可能．この手法をより広範囲に適用できる可能性© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

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Attacheddocuments

Learning Factory

前提情報１■工程系統図■製品概要
完成品 2種BASE

TIREｘ2pcs
TIREｘ2pcs

EV CARPICKUP CAR

部品 7種

ROOF
REAR

FRAMEｘ2pcs

ROOF圧入ROOF
圧入寸法チェック

TIRE圧入FRONT外観検査
性能検査

TIRE
圧入寸法チェック

Assy

BASE

TIREｘ4pcs

FRONT

ROOF(EV)

REAR

M/C1

M/C2

M/C3

ROOF(PICKUP)FRAMEｘ2pcs© DENSO CORPORATION All Rights Reserved.

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