ジェイテクト、フィジカルAIで部品ピッキング成功率97.1％ サイクルタイム16％短縮

ジェイテクトは11月2日、田戸岬工場（愛知・高浜市）の自動車部品生産ラインでフィジカルAIを活用した実証を実施し、部品を無作為な状態から取り出すランダムピッキング工程の成功率97.1％を達成したと発表した。従来制御の85％から12.1ポイント向上し、平均サイクルタイムも16％短縮した。

実証では田戸岬工場のCVJ生産ラインを対象に、仮想空間で学習したフィジカルAIをロボットに実装し、ピッキング性能やサイクルタイム、既存設備への適用可能性などを確かめた。

AIがカメラ画像から部品の位置や状態を認識。最適な把持位置や搬送動作を自律的に判断し、高速な位置検出AIで対象候補を絞り込み、高精度な形状認識AIで最終的な部品の位置・姿勢を推定する仕組みで検証した。

ピッキング性能の差が現れやすい高難度条件で評価した結果、成功率は従来制御の85％から97.1％に向上した。平均サイクルタイムは従来比84％で、16％短縮した。

また、既存設備にはAI用PCを追加するだけでフィジカルAIの導入が可能で、大規模な設備改造をせずに効果を得られることも確認した。

実証は韓国のAIスタートアップのアップステージAI、カラクリと共同で3月19日～8月31日に実施した。

ジェイテクトは今後、既に自動化した工程では成功率向上や人の介入ゼロ化を進める。一方で、熟練技能に依存する工程ではフィジカルAIを活用した技能の継承や形式知化に取り組む考え。