1.製造業におけるAI
近年、製造業においてAIの活用が進んでいます。
中でも外観検査AIは、生産ラインにおける品質管理を効率化し、生産性向上につながる注目の技術です。
外観検査AIとは、製造工程において行われる製品の目視検査を、人工知能によって自動化する技術のことです。
外観検査は製品の品質管理において重要な役割を担っていますが、その検査には時間や人手が必要となり、コストの問題もありました。
しかし、外観検査AIを導入することで、高精度かつ迅速な検査が可能となり、生産性向上につながります。
2.外観検査AIのメリット
製造業において外観検査AIを活用することで、以下のようなメリットが期待できます。
・人的ミスを軽減し、品質管理の精度を向上させることができる
・検査時間を大幅に短縮し、生産性を向上させることができる
・省人化によるコスト削減が可能となる
製造業における品質管理の強化や生産性向上には、外観検査AIが有効な解決策として注目されています。今後もAI技術の進化に伴い、より高精度な外観検査AIが開発されることが期待されます。
外観検査AIの導入のステップとしては、以下のようなものがあります。
- 撮像環境の整備 外観検査AIを導入するには、製品を撮影するための環境整備が必要です。照明やカメラの位置などを調整し、高精度な撮影ができるようにすることが重要です。
- データ収集作業 AIモデルを構築するためには、学習用のデータを収集する必要があります。撮影した製品の画像や、正しい品質と不良品の画像を大量に収集し、AIが正しい判断をするための学習データとします。
- AIモデルの構築 外観検査AIには、学習済みのAIモデルを導入する方法と、独自にAIモデルを構築する方法があります。独自にAIモデルを構築する場合は、収集したデータを使って学習を行い、高精度な検査が可能となります。
- 実装 AIモデルを導入する際には、ソフトウェアエンジニアが実装作業を行います。AIモデルをプログラムに組み込んで、製品の画像を解析し、正常品か不良品かを判定する仕組みを作り上げます。
- 導入後の運用 外観検査AIの導入後は、AIモデルの改善や撮像環境の調整など、定期的なメンテナンスが必要です。また、AIが検査した結果に対して人間が確認を行うことも重要です。
外観検査AIは、製造業の現場での品質管理や生産性向上に役立つ注目の技術です。導入にあたっては、環境整備やAIモデルの構築などの準備を十分に行い、適切な運用を行うことが重要です。
3.メキキバイトの紹介
製造業において、製品の品質管理は重要な課題です。製品に欠陥があると、不良品が出荷されるだけでなく、不良品を発見するための検査員を配置することによる人件費や時間費用もかかります。こうした課題を解決するために、弊社では外観検査AIサービス「メキキバイト」を提供しています。
「メキキバイト」は、撮像環境構築からデータ収集作業、AI開発、実装までの全ての工程をサポートし、製品の色、形状、異物を自動で検出することができます。特に、異物の検出には従来の人手による検査では見逃されていた微細な異物も検出できるため、品質管理の向上が期待できます。
外観検査AIサービス「メキキバイト」が解決する製造業の課題とは？
「メキキバイト」は、排除機構と連携することで、不良品を自動で排除することもできます。菓子製造業様の事例では、OK/NGの判別精度は従来の検査員の精度と同等レベルにまで向上し、完全自動化を実現することができました。
導入費用は初期費用700万円（ハードウェア250万円/AI構築費360万円/排除連携費100万円）程で、翌年以降の運用費120万円で、検査員の削減による投資回収を実現しました。
「メキキバイト」は、製造業における品質管理の向上、省人化、コスト削減に貢献するサービスです。弊社の独自技術により、はやい・やすい・超巧いAIを実現し、ものづくりの更なる進歩に貢献しています。
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