ライン停止時間の削減

ここでは、外観検査システムによるライン停止時間削減の事例を紹介します。

ライン停止時間を10％削減した事例

導入の背景

• 人手不足への対応
  製造業界では人員確保が難しくなっており、従来のように人の目による厳密な確認だけでは対応しにくい状況だったそうです。
• 高品質の維持
  中間製品検査ラインでは欠陥が疑われるたびにラインを停止してスタッフが確認する運用を行い、安全かつ高品質な製品を提供していました。しかし、その分だけ停止時間が発生することが課題となっていました。

AI外観検査システムの概要

• 既存ラインへの追加カメラ設置
  既存の検査ラインへ影響を与えない位置に産業用カメラを設置し、ラインの構造を大きく変えずに導入できるようになっています。
• 機械学習の活用
  複数のカメラ画像をAIが解析し、欠陥を検知するとともに過度な誤検知（過検出）を抑制することで、より正確に欠陥を見つけられるように改善されました。
• ユーザーインターフェースの提供
  スタッフが検出された欠陥を素早く把握し、対処できるように専用のアプリケーションやツールが用意されました。

導入効果

• ライン停止時間を10%以上減少
  AIによる自動検知と過剰な誤検知の削減により、ラインを止める回数が減り、生産効率が向上したそうです。
• スタッフの負担軽減
  従来は人の目で逐一確認していた作業をAIが大部分を担うことで、スタッフの作業負荷が軽減されています。
• 高い品質の維持
  AIが主に検出を行い、必要な際に人が確認を行う仕組みによって、従来の品質を保ちながら効率化が実現しています。
• 教育プログラムとデータサイエンティストの育成
  AIを活用し、AIモデルのチューニングや更新、新規作成を工場内で行える人材も育成されています。これにより、多品種の製品にも柔軟に対応でき、AI運用を継続的に行う体制が整備されました。

表面検査システムはこういった工場におすすめ

検査工程で頻繁にライン停止が発生して生産効率が落ちている、人手不足で品質チェックが追いつかない、目視検査の属人化やミスが課題になっているといった悩みを抱えているなら、外観検査システムの導入を検討すべきタイミングです。

AIを活用した検査は、正確性とスピードを両立し、スタッフの負担を軽減しながら、安定した品質管理が実現しやすくなります。現場の効率化と品質の維持を両立したい企業にとって、有力なソリューションとなります。