ケーススタディ:製造におけるAI対応の欠陥検出ソリューション| ONETech
20899
post-template-default,single,single-post,postid-20899,single-format-standard,bridge-core-1.0.4,translatepress-ja,bridge,ajax_fade,page_not_loaded,,qode_grid_1200,qode-content-sidebar-responsive,wpb-js-composer js-comp-ver-5.7,vc_responsive
 

製造におけるAI対応の欠陥検出ソリューション

製造におけるAI対応の欠陥検出ソリューション

28 7月20

AI対応

製造におけるAI対応の欠陥検出ソリューション

ビジネスニーズ

品質管理は、製造システムにおける最も重要な要素の1つです。各製品を手作業で検査することは、時間と労力の両方でコストがかかり、ボトルネックが発生し、生産が遅れます。多くの場合、業界の専門家であっても、人間の目で簡単に欠陥を見逃す可能性があり、その結果、個々のコンポーネントの品質が低下したり、廃棄しなければならない最終製品に欠陥が生じたりします。多くの場合、製造システムが複雑になるほど、不良率が高くなります。

要素の異常や違いを検出する自動システムを備えることは、自動製造システムの品質検査プロセスにとって非常に重要です。これは、コンポーネントや小さな粒子内の欠陥や変動を検出できる必要があるあらゆる業界に当てはまります。

ソリューション

ONE TechのAI対応の欠陥検出ソリューションは、コンピュータービジョンとディープラーニングモデルを使用して、小さなコンポーネントのさまざまなタイプの異常を検出および識別します。その特許取得済みのシステムは、コンポーネントのグループの複数の画像を取り、それらを前処理し、光学検査システムを使用して、それらの形状、サイズ、およびその他の特性のそれぞれを分析します。次に、ソリューションはそれらの要素が許容可能か欠陥品かを報告します。

このソリューションをカスタマイズして、さまざまな粒子(たとえば、さまざまな種類の形状またはサイズに関連する欠陥)にどのような異常が見つかるかを決定したり、欠陥のない要素をさまざまなカテゴリ(たとえば、さまざまな種類のコンポーネント)に分類したりできます。

ai-enabled1

インパクト

ONE TechのAI対応の欠陥検出ソリューションは、製造会社が次のような競争上の優位性を実現するのに役立ちます。

  • 人件費およびその他の運用コストの削減
  • 早期のエラー検出により、不良部品が生産ラインを下るのを防ぎます
  • 製造効率の向上とサイクルタイムの短縮
  • 最適化された入荷検査
  • 人間レベルの精度に達し、多くの場合それを超える
  • 問題を特定し、将来の結果を改善するための履歴データの作成
  • 品質を犠牲にすることなく生産量を増加