ダイキン工業、VLA活用のキッティング自動化をPhase 2へ

ダイキン工業は、堺製作所のキッティング工程でロボット基盤モデル（VLA）の実証実験を進めています。
Muso Actionの「MusoフィジカルAIキット」を導入し、板金部品の振り分け作業を自動化します。
2025年12月から進めてきた実証は、2026年7月にPhase 1を完了し、現在はPhase 2に移行しています。

記事の概要

本実証は、ダイキン工業の生産技術センターとMuso Actionが協業して進めています。
対象は、複数形状の板金部品を指定された通い箱へ振り分けるキッティング工程です。
Phase 1は2025年12月から2026年7月まで実施し、堺製作所で現場試験を行いました。
Phase 1では、オフィスや模擬環境のデータに少量の現場データを加えて学習しました。
その結果、現場データが少量でも精度を向上できることを確認しました。
Phase 2は2026年7月から11月までの予定で、キットを堺製作所に導入しています。
生産技術センターの担当者がノーコードでデータ収集からモデル作成、検証まで行います。

記事のポイント

1. 対象は板金部品の仕分け： 複数形状の板金部品を、指定された通い箱へ振り分ける作業を自動化します。
2. 現場担当者が検証： テレオペレーションでデータを集め、タブレットからモデル学習と推論を進めます。
3. Phase 2は11月まで： 生産設備への実装を見据え、ダイキン社内で開発サイクルの高速化を検証します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 現場担当者がノーコードで収集・学習・検証を回せるなら、PoCを専門部署任せにせず、対象工程の選定と評価指標を早期に設計する必要がありそうです。
• ロボットSIer： 現場側がデータ収集からモデル検証まで担う形が広がれば、個別実装だけでなく、導入後のデータ設計や運用支援を含む役割が求められる可能性があります。
• 製造業全体： 少量の現場データでも精度向上を確認した点から、多品種工程の自動化では大規模な事前収集より、現場で継続的に学習・検証する進め方が選択肢になりそうです。

このニュースの背景

国内製造業では、熟練労働者の高齢化と人手不足を背景に、多品種・小ロット生産へ対応できる汎用ロボットの実用化が課題になっています。
従来の産業用ロボットは固定タスクには適する一方、部品の形状や位置のばらつき、現場ごとの環境差への対応が課題でした。
ダイキン工業では、機種ごとに形状が異なる板金部品を扱うキッティング工程など、人手に頼る軽作業の自動化を進めています。

関連するニュース

• 日立製作所とAgile Robots SEがAIモデルとロボティクス技術の融合で製造現場の自律化を目指します。
• GhostDrift数理研究所は、製造AIの実行条件や物理的結果を検証する技術5件を国際出願しました。
• バルテックが、姿勢変化と倒伏状態を確認する転倒検知システム「VASS2」を提供開始しました。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES

ダイキン工業 堺製作所、ロボット基盤モデル（VLA）によるキッティング工程自動化の実証実験がPhase 2へ

Muso Action株式会社のプレスリリース（2026年10月14日 13時41分）ダイキン工業 堺製作所、ロボット基…