日本語
前回の記事ではマテリアルのローカリゼーションについて説明しました。今回は話題を変えます。生産における品質検査と、現在進行中のインテリジェントな変革です。
気密パッケージの品質検査は従来、人に大きく依存していました。ガラスの微細な亀裂を顕微鏡で人の目で見つけ、リークディテクターの曲線をエンジニアが一つ一つ判断し、内部構造の画像を上級専門家が一つ一つ分析する必要がありました。
しかし、包装業界は品質を「100 万分の 1」という単位で測定します。 1 つの欠陥ユニットが何万もの製品に紛れ込んだ場合、顧客からの苦情、さらにはリコールを意味する可能性があります。古い手法の限界ははっきりと見えてきました。
Xuri は、ずっと前からインテリジェント テクノロジを使用して生産ラインを体系的にアップグレードし始めました。その結果は現在、はっきりと目に見えてわかります。全体的な誤検出率は劇的に低下し、検査効率は倍増しました。
最初の作業は外観検査です。大量の合格サンプルと欠陥サンプルのセットでトレーニングされた認識モデルは、ガラスに亀裂があるか、溶接継ぎ目に欠陥があるか、ピンの位置がずれているかを瞬時に判断できます。問題が検出された製品は自動的に再加工ラインに送られ、顧客に向かう正規の製品に混入することはありません。
2 番目のタスクは曲線を読み取ることです。すべてのリーク検出器テストでは、データ曲線の長いストリームが出力されます。セグメントごとに手動でレビューするのは、以前は時間がかかり、エラーが発生しやすかったのです。現在では、モデルが合否を自動的に判断し、結果は数秒以内に表示され、1 人の従業員が以前の数倍の作業負荷を監視できるようになりました。
インテリジェント検査は「人間を機械に置き換える」ものではないことに注目してください。これにより、エンジニアは反復作業から解放され、プロセス改善などのより価値のあるタスクに集中できるようになります。人間と機械がそれぞれ最善のことを行うことで、品質は低下するのではなく、より安定します。
[次の記事] 次は 5G ネットワークの光モジュール — 3 つのネットワーク層、3 つのパッケージングです。
【用語解説】
1. AI Vision: 深層学習を使用してコンピューターが画像内の欠陥を自動的に識別できるようにする技術。工業用品質検査で広く使用されています。
2. ヘリウム リーク テスト: トレーサー ガスとしてヘリウムを使用する高感度リーク検出方法。気密性テストの業界のゴールド スタンダードです。
