事例の概要
| 企業 | 群馬合金株式会社 |
|---|---|
| 地域 | 日本 |
| 業種 | 金属・鉄鋼 |
| 企業規模 | 中堅・中小 |
| 用途 | 外観検査 |
| 使われた技術 | キーエンスのAI画像センサ「IV3」による型式の自動判別と、自社製の生産実績モニタ |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
ダイカスト工場では似た形の製品を多く扱うため、型式の取り違え（異品の混入）が顧客クレームに直結します。検査を人の目に頼ると、繁忙期や交代時に見落としが起きやすく、日々の生産実績も手書きの日報で管理されていることが多くあります。
中小機構の省力化ナビに掲載された群馬合金（非鉄ダイカスト、125人）は、キーエンスのAI画像センサ「IV3」を使って鋳造品の型式を自動で判別する仕組みを入れました。あわせて、生産実績を集める生産実績モニタを自社で作り、手書きの日報を廃止しています。
成果として、異品の取り違えがなくなったと紹介されています。ここでのAIは鋳巣のような内部欠陥を見つけるものではなく、画像で区別しやすい型式の確認に絞って使われています。
この進め方の特徴は、難易度の高い欠陥検査ではなく、既製のAI画像センサで開発なしに解決できる課題から着手した点です。また、生産実績を自動で集める仕組みを先に作ったことは、将来ショットデータと検査結果を紐付けて品質を分析する際の土台にもなります。
この事例から読み取れること
- 中小の工場では、難しい欠陥検査より型式判別のような判別しやすい課題から既製のAIで始めると、投資を抑えて成果を出しやすいと当サイトは考えます
- 生産実績の自動収集を同時に進めたことで、後から品質データと組み合わせた分析に進める土台ができている点が参考になります
- 異品の取り違えゼロは定性的な成果で、判別の対象型式数や照明条件などの詳細は事例集に依存するため、原典で確認してから参照するのが安全です
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
