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人手不足が叫ばれる中、製造業の生産ラインにおける「外観検査」の自動化・省力化は急務だ。そのためにAIを活用することが理想的だが、さまざまな課題により導入に苦慮する企業も少なくない。導入を阻む課題を解決し、製造業の検査業務におけるAI活用を成功に導くポイントについて、実際の成功事例などを交え、フツパー 事業戦略室 室長 染谷 康貴氏が解説した。
95％の製造業が人手不足、「外観検査」をどう効率化？
製造業において、製品の不良を検査する「外観検査」は重要な業務だ。しかし昨今製造業の95％が人手不足と言われており、検査員の確保に苦慮する企業も少なくない。検査作業は目視で行われることが多く、非常に高いスキルが求められる。担当者の熟練度の違いによって精度のバラつきも発生しがちだ。
こうした課題を解決するために、「不良品」をあらかじめルールとして定義し、検出する「ルールベース」の検査装置を用いることで、自動化を進める企業も数多く存在する。
しかし、ルールベースの装置は、すべての不良パターンを網羅することが困難で、微妙な基準や関係まではルール化できないため、特に個体差の大きい不良では検出が困難となる。そのため、誤検出を起こすことがあり、再度人手による最終チェックが求められ省人化にはつながらないケースも多々ある。
そこで注目されているのが、外観検査におけるAI活用だ。以降では、そのメリットと実際の活用事例について、フツパー 事業戦略室 室長 染谷 康貴氏が解説する。
こうした課題を解決するために、「不良品」をあらかじめルールとして定義し、検出する「ルールベース」の検査装置を用いることで、自動化を進める企業も数多く存在する。
しかし、ルールベースの装置は、すべての不良パターンを網羅することが困難で、微妙な基準や関係まではルール化できないため、特に個体差の大きい不良では検出が困難となる。そのため、誤検出を起こすことがあり、再度人手による最終チェックが求められ省人化にはつながらないケースも多々ある。
そこで注目されているのが、外観検査におけるAI活用だ。以降では、そのメリットと実際の活用事例について、フツパー 事業戦略室 室長 染谷 康貴氏が解説する。
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・製造業のAI導入を阻む多数の壁
・外観検査のAIソリューションに求められる3つのポイント
・AI導入を成功に導く鍵と2社の事例
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