記事公開日:2022.07.01
最終更新日:2024.03.27

検査工程を改善する!自動化以外に頼るべき手法!

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AI画像検査導入事例解説レポート
検査を自動化したい!という要望は非常に多いです。
ただ、検査の自動化はなかなかうまくいくものでもありません。
それは光の当たり方で変わることが多く、なかなか安定しないからです。
また、パターン登録をきっちりとしないといけない従来の検査カメラとかだと、多品種小ロット生産の中小企業ではなかなか導入できないというケースが多いです。
私は自動化のコンサルタントですが、「これは自動化しない方が良いな」という検査工程の相談を受ける場合も多いです。その時に何を提案するか?今回はそれをお伝えします。

1.作業分析による動作改善

組立の時にもお話に上げさせていただきましたが、動作分析を行うことは非常に大きな収穫があります。
ここでお伝えしたいことは「熟練者」と「未熟練者」の比較です。熟練者の作業を分析することで、どうやったらよいか?ということをしっかりとマニュアル化して教育に生かすことができます。

2.不良基準の見直し

熟練者の話が上がっていましたが、熟練者の検査が適切なのか?これも確認することは重要です。検査の担当者は「クレームを受ける立場の人」でもあります。不良品がお客様に納品されると、社外からも社内からもつつかれて痛い目に合うのが検査の担当です。
最も、お客さんに不良品を納めないことは大前提ではありますが、過剰なまでの検査を実施している可能性はあります。先ほど述べたように、お客様からのクレームが正義となり、

  • 長く積み重ねた結果、かなり検査に関して工数をかけている、
  • 社内での不良の発生率が高い

という状態をたまに見かけます。
お客さんとの交渉は骨が折れますが、お客さんと改めて不良の基準を話し合ってもよいかと思います。その時のポイントは下記になります。

  • どの箇所の不良は完全にNGなのかはっきりさせる
     ⇒搬送系のメーカーさんに納品する場合は必須です
  • 許容してほしい不良の成り立ちを説明し、影響がないことを証明する
     ⇒加工機の特性上仕方のないものは必ずあります

お客さんとの交渉は長期にわたり骨が折れますが、過剰検査による工数の増大と、社内不良の発生は意外にあるので着目してはいかがでしょうか。

3.照明の設置

上記で上げましたが、工程内検査は意外にテコ入れがされていないことが多いです。出荷前検査はとても重要です。それなりに工数をかけて検査品質を保つ必要があります。ただ、その不良が起こったところはどこか?というものを分析していくと、工程内での不良です。早期発見に越したことはありません。
抜き取り検査などをする際、当たり前のように検査台に行き、そこにある測定器具を使用しますが、不思議と照明が設置されていることは少ないです。寸法が出ているか?納品基準を検査することに意識がいきがちですが、不思議と外観検査はしっかりと対策されているイメージはありません。外観検査の場合、金型や刃物の不良などによるものが工程内ではよく起こります。それが素通りするとかなりの数の製品に影響が出るケースが多いです。
人間の目は不思議なもので、照明があるだけで不良を見分けられます。作業者の環境を改善するためにも最も低コストで実施できる内容かもしれません。

 
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https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext06-01-dl.html

収録内容
「人手に頼った目視検査で工数がかかっているので検査を自動化して工数を削減したい!」
「画像検査装置を導入したことが無いがやってみたい!」
「小さな不良なので画像検査が可能なのか分からないからテストしてみたい!」
「人による目視検査で不良品が流出しているので検査精度を上げて不良流出を防ぎたい!」
「検査業務が属人化しているので標準化して誰でも検査が行えるようにしたい!」

本レポートでは、「AI画像検査」にテーマを絞り、具体的な導入方法と成功事例をご紹介いたします。

【①】AI画像検査導入の進め方
~業務分析、データ収集、作業分析、コスト効果分析、、、~
【②】AI画像検査導入の具体的手法
~透明な樹脂成型品の傷、異物を画像検査装置で検出~
導入の具体的手法を徹底解説!!
【③】補助金を活用した画像検査装置導入成功事例
●自動車用部品の最終検査工程に検査装置を導入
 カメラ・力覚・レーザー変位センサーをロボットハンドに取り付け、検査の自動化を実現
●ボールペン部品射出成形の検査及び箱詰め工程に検査装置を導入
 目視での外観検査工程を、カメラで撮影した画像から検査を行うことで、判定を行う
●AI技術とロボットを用いた多品種油圧機器外観検査の自動化
 ロボットで画像センサと照明を操作し、取得した画像をAI技術で判別し、外観検査を自動化
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