よりインテリジェントな生産を実現:AIとPCBの世界

PCB製造産業では新たな可能性が次々と出現しており、人口知能(AI)を利用することで、これまで実現できなかったような方法で製造工程を合理化し、生産性を向上させることが可能になっています。PCB製造へのAI導入は、「スマートファクトリー」とも呼ばれるIndustry 4.0の方向へ市場が動いている中で特に重要な項目であり、市場の創造的破壊を実現するものであることはほぼ間違いありません。Industry 4.0は、自動化システム同士および自動化システムと人間の間でリアルタイムの通信を行って連携を取り、意思決定プロセスを分散化して、さまざまな利点を実現することができます。しかし、PCBの領域でAIの実現を成功させるには、PCB製造とAIの基礎の両面における深い専門知識をうまく組み合わせることが求められます。これは、まさにオルボテックがやろうとしていることです。

AIとは

この10年で、AIは未来的な概念から、完全に実現可能な、現実的かつ効果的な技術へと発展してきました。このブレークスルーは、計算能力の増大と低コスト化、より高度な学習アルゴリズム、そしてビッグデータの出現によるところが大で、ビッグデータ自体、AIシステムが「学習」すべき基礎的情報を提供しています。

AIは、問題の解決や学習といった人間の認知機能を再現する機械またはソフトウェアを記述します。多くの重要な革新技術が、機械学習や深層学習を含むAIの一部を構成しています。機械学習は、さまざまなアルゴリズム手法を使用してコンピューターによるデータ使用タスクの性能改善を可能にするAIの一タイプですが、その目的のために明確にプログラムされているわけではありません。PCB製造における機械学習は、操業の改善、スクラップ率の低減、ファブ操業の最適化、「前時代的作業」の削減、資産/在庫/サプライチェーンのより効率的な管理など、数多くの利点をもたらします。これらすべての関連機能が、まさにIndustry 4.0の目指すものです。

深層学習はさらに複雑な形態のAIで、コンピューターは、データの本質やパターン、背景などを極めて効率的に高度に学習することを可能にするものであり、これらはすべて製造工程の改善に応用できます。深層学習には多面的な数多くの階層で構成される人工的なニューラルネットワークを利用しますが、これは学習、理解、推定といった人間の脳が行う作業を模したものです。

オルボテックによるPCB製造用AIへの貢献

AIは極めて複雑なものであり、技術自体に関する深い専門知識だけでなく、AIを利用する産業分野についての豊富な経験と知識も必要とされます。PCB製造とAIのエキスパートとして、オルボテックは現在、Industry 4.0に対応したPCB製造用AIソリューションを開発しています。

AIソリューションを実現させるには、工程に関する専門知識と、操業の緊密な統合化をうまく整合させなければなりません。複雑な製造環境の中にAIシステムを構築するには、包括的かつ長期的なトレーニングが必要となります。これらのトレーニングプロセスは厳しい運用上の要求が課されるものであり、大量の計算処理と人員をうまく組み合わせて、最大限の性能を実現することが求められます。これとAIに関する専門知識と組み合わせることによって、オルボテックは、AIのニューラルネットワークのフレームワーク開発にとって必要不可欠なこのトレーニング段階を、最適化することを可能にします。

データが鍵

上記に挙げた各種のAIにおいて、成功と有効性の鍵となるのがデータへのアクセスです。極めて高品質のラベル付きデータなしに、AIの成功はありえません。例えばPCB製造において、欠陥分類は光学式自動外観検査装置(AOI)ソリューションの極めて重要な側面です。オルボテックのAOI装置は、欠陥の疑いのあるPCBの画像をリモートマルチイメージ検証(RMIV)ステーションへ送り、そこでオペレーター(人間)が画像を確認して、それらを「本当の欠陥」と「誤アラーム」に分類します。しかし、オペレーターは労働コストが高く、分類時に誤りを犯す可能性も高くなります。欠陥分類用のAIソリューションは、オペレーターが行った数千例の判定を学習することによって、これらの判断を自律的に、なおかつ一貫した精度で行います。これらのAIシステムは時間とともに正確なアルゴリズム動作を学習していきますが、これは正確なデータパターンに依存しています。AIの利点を実現するには、入力データ(オペレーターによる手動欠陥分類の例)を注意深く検証して分類する必要があります。データの変化は、それがわずかなものであっても、AIシステムのもたらす結果を大きく変えてしまう可能性があります。

協力を通じたAIの成功

AIの成功には品質データが不可欠ですが、長期的な成功には、各顧客とそのAIソリューションプロバイダーの緊密な協力も極めて重要です。AIは複雑なものなので、ソリューションプロバイダーは、PCB製造工程とAIに関するその知識を生かして、AIソリューションの実装において顧客をリードしていく必要があります。例えば、欠陥を分類する際には、オルボテックとその顧客が互いに協力してオペレーターによる分類評価の結果の背景にある洞察をコード化し、一緒にブレーンストーミングを行って、検出すべき最も重要なPCB特性は何かという優先付けを行う、有効なシステムを作成します。AIエンジンに関する最良の結果をもたらすものは、このレベルの顧客の協力と連携です。

将来

AIがPCBメーカーにもたらす大きな利点を踏まえて、オルボテックは、オルボテックのスマートファクトリー(Industry 4.0ソリューション)およびその他のソリューションへのAI統合を完成させるために、研究開発への積極的な取り組みを続けていきます。その過程においてオルボテックは、テストを通じて学習しながら製造一般にAIを応用することのできる多くの方法について評価を行っていくとともに、産業界がより高いスマート機能と信頼性を備えた製造工程を実現し、生産高の向上と操業コストの削減を実現できるよう支援していきます。

Dima Pundik, Algorithm Group Manager, Orbotech Ltd.

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