導入事例Introduction Example
不良品検査工程を目視から自動化へ、DX実現のためのAI導入事例
2019.12.23検査工程省人化支援システムでは、汚れ・ひび割れ等の不良個所を自動検出。不良特性に特化した専用の学習エンジンを用いたシステム解析を通じ、現場で不良箇所の特定を行います。
解決できる課題
・工場等の製造現場や施設メンテナンス等での業務負担を軽減したい
・検査や検品における業務の効率化と精度の維持・向上を実現したい
・検査・検品の解析結果を一元管理したい
検査工程省人化支援システムの概要
検査工程省人化支援システムは、検査ライン上の検査対象の中から不良個所を検出します。検査ラインには、主に小型のカメラを設置し、対象を撮影。不良特性に特化した専用の学習エンジンを用いた専用解析システムを通じ、不良個所品をその場で自動検出します。このとき、対象を撮影するカメラの種類・台数は検査工程によってカスタマイズが可能です。
簡易かつ初期段階の不良品の選別業務をシステムにサポートしてもらい、人は専門的で経験や知見が必要な不良・検査箇所に注力できます。
システム開発の背景と想定される効果
以前より、検査・検品工程の現場における労働者不足や作業工数の負担に対する解決策を考えていました。工場の検査ラインや施設メンテナンス等の現場で課題になっている高齢化による労働者不足。海外では人件費が高騰する等の課題もあり、その中で、弊社の技術を用いて人がやらなくてもよい業務のサポートはできないだろうか？と。今まで人がやってきた業務をすべてシステムで代替えするのではなく、まずは人がやらなくてもよい業務をサポートする。簡易な作業を削減することで労働者不足を解消、検査業務報告書等の作成工数を削減し、検査・検品の解析結果の一元管理を行う。そうした考えのもと生まれた「検査工程省人化支援システム」は、現在、人が1点1点、目視でチェックしている検査・検品工程の現場に導入することで、検査や検品における業務の効率化、精度向上、報告書の一元化を実現、これにより検査ミスや製造工程における不良品発生原因の特定等も可能となると考えております。
また、簡易な作業の削減を実現する中で、熟練作業者の業務等の特性について学習を並行して行い、将来的には高度な作業の削減の実現も目的としております。
本システムの活用を通じ、検品・検査業務の効率化や精度向上を図ることで、製造現場全体での省人化や不良品のトレーサビリティー向上が期待でき、結果として限られたリソースの有効活用に寄与できると考えております。
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