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前の記事ではマテリアルのローカライゼーションについて紹介しました。この記事では、生産における品質検査と進行中のスマート変革という主題を変更します。
従来、気密包装の品質検査は、ガラスの小さな亀裂を顕微鏡で肉眼で発見し、漏れ検出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、人に大きく依存していました。
ただし、包装業界では品質を「100 万分の 1」で測定します。数万点の製品に欠陥が見つかった場合、顧客からの苦情やリコールにつながる可能性があります。旧参道の天井がすでにはっきりと見えています。
Xuri は、非常に早くからスマート テクノロジーを使用して生産ラインのシステムをアップグレードし始めました。現在の結果は明らかです。全体的な検出ミス率は大幅に低下し、検出効率は 2 倍になりました。
最初の作業は外観のチェックです。多数の良品サンプルと欠陥サンプル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のか、溶接欠陥があるのか、ピンの位置がずれているの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リワークラインに送られ、顧客に出荷される良品と混ざ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。各漏れ検出器テストでは、データ曲線の長いリストが出力されます。セクションごとに手動でチェックすると、時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。現在では、モデルが合否を自動的に判断し、結果は数秒で表示され、1 人の従業員が以前よりも何倍もの作業量を監督できるようになりました。
スマート検査は「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。人間と機械が仕事をすると、品質は低下するのではなく、より安定します。
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【用語解説】
1. AIビジョン：ディープラーニングを利用してコンピュータが画像欠陥を自動的に識別できるようにする技術であり、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: ヘリウムをトレーサーガスとして使用する高感度のリーク検出方法で、気密テストの業界のゴールドスタンダードです。
