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『品質改善・効率化・コスト削減』
同時に実現する検品/検査AIシステムの導入

AI・人工知能を搭載した画像認識システムを利用すると、画像や動画内から特定の特徴を持ったモノを検出することができます。
検品/検査AIは、AIに特定のモノの正常状態・異常状態を学習させることで、AIが生産ライン上で異物を検知・排除することができるようにしたものです。

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    検品/検査AIのメリット

    検品/検査AIシステムを利用することにより、これまで人が目視で行っていた検品/検査(異物混入、不良品、品質チェック等)を代替することができ、品質改善・効率化・費用削減を同時に実現することができます。実際に、オペレーションコストを50%以上削減することが出来たという事例もございます。

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    検品/検査AIのポテンシャル

    画像認識分野の市場が、『2018～2023年度まで平均成長率95.1％で成長を続け、2023年度には約1,500億円市場へ拡大する』という予測があり、検品/検査AIはその急成長の支柱を担っています。
    ※出典：AI（ディープラーニング）活用の画像認識ソリューション市場の現状と展望【2019年度版】（ミック経済研究所）

検品/検査AIの事例

  • 部品の欠損・変形チェック

    工場における小さなネジやナット等の変形・欠損などを検知することが出来ます。また、ドローン等の空撮技術と組み合わせて大きな施設や設備の部品の老朽化・屈曲・ヒビ割れなども、検品/検査AIを用いて検知することが可能です。

  • 入荷・出荷時の検品効率化

    商品の入荷・出荷時に、荷物のラベルを手作業で確認し、商品名や型番を入力する作業が発生していませんか？検品/検査AIシステムを導入すると、人的コストの大幅な削減を実現することができ、誤検品率も大幅に削減することが出来ます。

  • 食品の傷み・異物混入チェック

    各食品の正常な状態を検品/検査AIに学習させ、識別能力を与えることで、変形・腐敗した食品の検知が可能になります。また、食品の中に金属、ガラス、プラスチック、毛髪、紙片、糸くずなどが混入していないかも、効率よく確認することが出来ます。

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