95%の製造業が人手不足、「外観検査」をどう効率化?
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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