東芝、Azure OpenAIでSMT原因究明を数分に短縮
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出典: https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/25623-toshiba-corporation-azure
Meister Apps 工程改善アシストパッケージ for SMTラインのダッシュボードでKPI異常値を指定すると、Azure OpenAIを基盤とする計画・分析・改善提案エージェントが連携し、原因と対処案を返す。東芝の製造ナレッジを基に、従来は数時間を要する場合があった作業で、数分以内の具体的な対処案提示を確認した。
背景
電子基板の需要が増える一方で労働人口は減少傾向にあり、SMTラインではデータ活用による生産性向上が求められていた。少量多品種化により基板種の切り替えが日々複数回発生し、条件設定や部材交換に迅速かつ正確に対応する必要がある。段取り後に問題が起きた際の原因特定、対策検討、改善策の立案は熟練者の経験と判断力に依存し、ノウハウの個人依存と技術継承が課題だった。
要望・目的
東芝グループは2024年10月、異なるメーカーの設備からデータを自動収集し、工程管理や品質分析向けに可視化するMeister Apps 工程改善アシストパッケージ for SMTラインの提供を始めた。ただし、不良原因の究明と対策の検討は人手に依存していたため、AIエージェントによる分析・改善提案を開発対象とした。MVPには、KPIを1クリックで指定できること、AIの判断過程を可視化できること、製造ノウハウを追加できる拡張性が求められた。
実装・実施内容
東芝デジタルソリューションズは2025年4月、Microsoft Unifiedのプログラムを通じてマイクロソフト技術者とAIエージェントのMVP開発を開始した。利用者がダッシュボード上で問題が発生しているKPIを指定し、計画エージェントが分析計画を立案する。分析エージェントとのやり取りを原因が判明するまで繰り返した後、改善提案エージェントが対処策を立案して利用者へ返す構成とした。MVPは2025年7月の製造業DX展で展示された。
AIサービス・システム
計画、分析、改善提案を担う複数のAIエージェントはAzure OpenAIをベースとしている。エージェント間のやり取りと判断過程は、Azure App Serviceに展開したBlazor上でチャット形式に可視化される。AIには、東芝グループの製造ナレッジをAI活用向けに再構成したSMT関連の知見を実装した。MVPではCSVファイルをナレッジに用い、製品化時にはAzure Cosmos DBの活用を検討している。
結果・効果
東芝の生産技術センターでの検証では、不良原因の特定と改善策の立案に従来は状況によって数時間を要した作業で、AIエージェントが数分以内に具体的な対処案を提示できることを確認した。MVP開発は完了し、マイクロソフトの参画のもと東芝グループ内で改良を進めている。改良版はモデル工程でのパイロット活用を検討し、2026年の商品リリースを計画している。