【コスト最大87%削減】外観検査の成功事例12選【簡易チェックシート付】

この検査って 自動化できる？ 簡易チェックシート付 外観検査 コストが最大87%削減 成功事例12選 画像処理のプロフェッショナル 画像処理のプロフェッショナル アキュイテだィーか株式ら会社できること

製造業の「自動化」「省人化」「可視化」etc.を解決 MENU AI導入による外観検査の自動化が 成功するための3つのルール ・・・・・ P3 課題別 外観検査の自動化事例12選 ・・・・・ P4 課題 A 製品の外観検査を自動化・省人化したい 【事例① / 事例②】 課題 B 製品の仕分け作業を自動化・省人化したい 【事例③ / 事例④】 課題 C 抜き取り検査を全品検査に変えたい 【事例⑤ / 事例⑥】 課題 D ヒューマンエラーや人によるバラつきをなくし作業履歴を管理したい【事例⑦ / 事例⑧】 課題 E 自動化のためシステムを導入したが、うまく使えていない 【事例⑨ / 事例⑩】 課題 F 製品の傷・打痕の検査だけでなく、寸法計測やCAD比較も行いたい【事例⑪ / 事例⑫】 もしかして自動で実現可能？簡易チェックシート ・・・・・P10 実際に AI外観検査でできる事例を多数掲載 ・・・・・ P11 お役立ち情報 ノウハウ動画を限定公開中 ・・・・・P12 会社概要 ・・・・・P13 2

Acuityのコアとなる技術力 AI導入による外観検査の自動化が 成功するための３つのルール センサーの最適解 処理の最適解 UXの最適解 自社の取扱製品だけでなく、世の 基準作り・前提条件決めを徹底す はじめてのAI導入でもわかりやす 中のあらゆるセンサーを選択肢に るからこそできる、最短距離での く、操作性が簡易で、現場が運用 入れ、最適なシステムを構成 システムを設計 できるシステムを開発 現場のDX化が上手くいかない？ 実は、原因解明をすることで最適な手法の導入が見えてきます！ 3

外観検査の自動化事例12選 「AI外観検査システム」は、製品ごと・種別ごとに傷・バリ・汚れを検知できるほか、 異物検査や仕分け作業など、これまで人が行っていた目視検査の自動化が可能です。 これにより省人化や作業時間の削減が実現し、生産性を向上します。 解決したい課題 A 製品の外観検査を自動化・省人化したい 導入前の体制 ● 製品の傷・バリ・ほつれ・汚れを検査するため5人以上で作業している ● 閑散期と繁忙期があり、人手不足が課題となっている 導入後の効果 15人体制の検品作業が、システム稼働 確認のみの2人体制に変わり、1年間で 87%のコスト削減。 事例 ① 事例 ② 樹脂成型品の外観検査 塗装製品の外観検査 導入メリット： 導入メリット： ・多面の外観検査が一度にできる ・人によって判断にバラつきがある課題 ・目視検査の自動化でコスト削減 が解消 ・AI判定で検出時間が大幅短縮 4

外観検査の自動化事例12選 「AI外観検査システム」は、製品ごと・種別ごとに傷・バリ・汚れを検知できるほか、 異物検査や仕分け作業など、これまで人が行っていた目視検査の自動化が可能です。 これにより省人化や作業時間の削減が実現し、生産性を向上します。 解決したい課題 B 製品の仕分け作業を自動化・省人化したい 導入前の体制 ● 製品の良品・不良品の仕分けや種類別の仕分け作業を5人以上で行っている ● 閑散期と繁忙期があり、人手不足が課題となっている 導入後の効果 作業の自動化により、閑散期・繁忙期に かかわらず最少人数での業務が実現。 事例 ③ 事例 ④ 食品の自動識別 アパレル製品の自動検品 導入メリット： 導入メリット： ・人海戦術だった仕分け作業がAIによっ ・検品における業務負担が軽減 て自動化・省人化 ・検品結果がデータで管理できる ・高精度な識別で不良流出ゼロへ 詳しくWEBで見る 詳しくはWEBで見る 5

外観検査の自動化事例12選 「AI外観検査システム」は、製品ごと・種別ごとに傷・バリ・汚れを検知できるほか、 異物検査や仕分け作業など、これまで人が行っていた目視検査の自動化が可能です。 これにより省人化や作業時間の削減が実現し、生産性を向上します。 解決したい課題 C 抜き取り検査を全品検査に変えたい 導入前の体制 ● 納期や人手不足の課題から、完成品のうち一部の検査のみとなっている ● 規定により全品検査が必要で、目視検査に頼っている 導入後の効果 AI導入により瞬時に検査が完了。 製品検査にかかる時間が大幅に削減 され、全品検査が実現。 事例 ⑤ 事例 ⑥ 点検業務の自動化 完成品検査の自動化 導入メリット： 導入メリット： ・不良品の流出を未然に防ぐことが可能 ・不良個所の特定が可能 ・目視点検にかかるコストを大幅低減 ・検査負担の大幅低減で全品検査が可能 6

外観検査の自動化事例12選 「AI外観検査システム」は、製品ごと・種別ごとに傷・バリ・汚れを検知できるほか、 異物検査や仕分け作業など、これまで人が行っていた目視検査の自動化が可能です。 これにより省人化や作業時間の削減が実現し、生産性を向上します。 解決したい課題 D ヒューマンエラーや人によるバラつきを削減、 作業履歴を管理したい 導入前の体制 ● 検査漏れをなくすため、ダブルチェック・トリプルチェックを行っている ● マニュアルはあるが、最終的には人の判断で検査を行っている 導入後の効果 検査基準を明確化し、システムを開発・ 運用するため、バラつきがなくなり、高 精度に検査を実施。 事例 ⑦ 事例 ⑧ 製品部品の受け入れ検査 製品の自動梱包 導入メリット： 導入メリット： ・仕様書・図面通りか瞬時に判定 ・人による判断を明確にし、 AIで均一化 ・判定結果がデータ管理できる ・自動化の作業時間の大幅低減 7

外観検査の自動化事例12選 「AI外観検査システム」は、製品ごと・種別ごとに傷・バリ・汚れを検知できるほか、 異物検査や仕分け作業など、これまで人が行っていた目視検査の自動化が可能です。 これにより省人化や作業時間の削減が実現し、生産性を向上します。 解決したい課題 E 自動化のためシステムを導入したが、 うまく使えていない 導入前の体制 ● 以前にも外観検査の自動化でAIシステムを導入したが、全工程の自動化ができず、 目視検査の必要性が生じている ● 他社では自動化ができないと言われた 導入後の効果 セカンドオピニオンの立場も請け負っ ており、課題を分解・最適なセンサの 提案で業務改善を実現。 事例 ⑨ 事例 ⑩ コンテナの損傷箇所の自動検知 食品の切断箇所の自動ナビゲーション 導入メリット： 導入メリット： ・損傷箇所を瞬時に検出精度高く判定 ・人によるのバラつきが均一化 できる ・個々に形状が異なる場合も最適な加工 ・大きな製品の小さな損傷箇所の特定 ガイドが自動投影 が可能 WEBで詳しく見る 8

外観検査の自動化事例12選 「AI外観検査システム」は、製品ごと・種別ごとに傷・バリ・汚れを検知できるほか、 異物検査や仕分け作業など、これまで人が行っていた目視検査の自動化が可能です。 これにより省人化や作業時間の削減が実現し、生産性を向上します。 解決したい課題 F 製品の傷・打痕の検査だけでなく寸法計測や CAD比較も行いたい 導入前の体制 ● 製品の外観検査と寸法計測を別々の部署で行っている ● 製品の寸法計測やCAD比較に30分以上かかっている 導入後の効果 外観検査をしながら同時に寸法 計測を非接触で行い、作業時間 を大幅に削減。 事例 ⑪ 事例 ⑫ マスクの自動検品・寸法計測 CAD情報による堀削機械の自動制御 導入メリット： 導入メリット： ・不良品の判定と寸法計測が同時に実現 ・AIに学習させる情報次第で多種多様な自 ・コンベアと連携し、不良品を自動排除で 動化が実現 きる ・現場作業の新たなDX化が実現 WEBで詳しく見る 9

「この検査って自動化できる？」簡易チェックシート どういう場合なら、自動化導入に適しているのか。簡易チェッ クシートで確認していきます。下記の項目のうち、１つでも当 てはまれば、AcuityのAI導入による課題解決が見込めます。 現在の課題 AI導入による業務自動化で、解決したい課題を確認していきます。 現状以上の効率化はAIでは見込めないケースでも、他の手法で解決できる場合があります。 □ 検査人員が不足している □ 検査関連のコストが高く、中期的にでも圧縮したい □ 検査担当者の負担が多い（目安例：1製品に対し、検査員1名×3日/月以上） □ 不良品混入率が高い、もしくは、自動で可視化できていない □ 検査項目が多く、複数の工程を経ている □ コロナ対策も踏まえ、非接触で自動検査したい 外観検査の対象 検査の自動化を行いたい対象によっては、 AIでは解決できないものもあります。 ここでは、どういった製品の検査を行いたいか、確認していきます。 □ 金属部品、樹脂成型品、繊維、食品等 □ 立体型の製品のあらゆる角度での外観検査 □ 良品と不良品（スレ・欠け・傷・汚れ・バリ・打痕、異物混入等）の識別 □ 加工忘れの有無の検査を後工程ではなく、加工中に発見したい □ 少量多品種で時期ごとに検査製品が異なる □ 品質担保のための全数検査を行いたい 推奨環境 （※環境構築はお手伝いいたします） AIになにが良品で不良品なのかを学習させるため、製品の写真データが必要になります。 写真データを撮影するにあたり、環境について確認していきます。 □ 不良品の写真撮影時の背景は実際の検査時の背景と同一、かつ、製品と異なる色 である □ 検査時には、カメラと製品の位置や距離を固定することができる □ 検査時には、製品以外の物体は映らないよう撮影することができる □ 検査場にカメラを設置するスペースを作ることができる □ 窓からの自然光によって製品の色や傷の見えにくさなどが変化しない状態を作る ことができる □ 不良品の写真データを種類別に100枚以上撮影ができる 10

実際に AI外観検査でできる事例を多数掲載 Acuityでは、Webサイトにて、詳 しいAI外観検査の事例を掲載中。 導入先ユーザのインタビュー記事 も掲載しておりますので、ぜひご 覧ください。 公式サイトへ https://www.acuity-inc.co.jp 動画付き導入事例 AIによる 汚れ・異物検査 AIによる 大物の外観検査 AIによる 仕分け作業 導入事例へ 導入事例へ 導入事例へ 外観検査・異物検査・目視検査の自動化・ 省人化・不良品流出の防止・良品判別仕分け判定 お問合せ 11

さらに お役立ち情報 を無料公開 はじめてのAI導入で、成功するための基礎知識を知りたい方・正しいベンダーの選び方を知りたい方 に向けて、無料セミナーを動画で公開中！ぜひご覧ください。 ノウハウ動画で分かること ・失敗の原因 ・AIが出来る事 ・AIの検知率向上 ・正しいベンダーの選び方 動画視聴 アペルザTVセミナー登壇動画 https://tv.aperza.com/watch/788（クリックで視聴ページへ） お問合せ Shinagawa Office. 所在地：〒108-0075 東京都港区港南1丁目2番70号 品川シーズンテラス21階 アクセス：JR「品川駅」港南口より徒歩6分 京浜急行電鉄「品川駅」高輪口より徒歩9分 Aichi Lab. 所在地： 〒444‐0044 愛知県岡崎市康生通南2丁目59‐1 アクセス：名古屋鉄道「東岡崎駅」北口より徒歩8分 お打ち合わせ・デモ用スペースも併設。要件に合わせて、様々なデバイスを活用したシステムの デモンストレーションをご覧いただけます。 TEL：03‐6810‐3615 （9:00～18:00 土日祝定休日） 公式サイトへ FAX：03-6810-3617 Email ： contact@acuity-inc.co.jp フォームでのお問合せ https://www.acuity-inc.co.jp 12

主要納入先 企業：株式会社安藤・間、いすゞ自動車株式会社、オムロン株式会社、川崎重工業 株式会社、キヤノン株式会社、京セラ株式会社、清水建設株式会社、株式会社 SUBARU、住友建機株式会社、ソニー株式会社、大成建設株式会社、大日本印刷株 式会社、ダイハツ工業株式会社、株式会社竹中工務店、東急建設株式会社、TOTO 株式会社、トヨタ自動車株式会社、株式会社ニコン、日産自動車株式会社、日本電 信電話株式会社、日本放送協会、パナソニック株式会社、東日本旅客鉄道株式会社、 日立建機株式会社、株式会社日立製作所、富士通株式会社、株式会社ブリヂストン、 本田技研工業株式会社、マツダ株式会社、三菱自動車工業株式会社、三菱重工業株 式会社、三菱電機株式会社、ヤマハ株式会社、株式会社LIXIL、株式会社リコー 他 多数 （五十音順・敬称略） 学校・研究機関：青山学院大学、岩手大学、宇宙航空研究開発機構、大阪大学、九 州大学、京都大学、慶應義塾大学、国立障害者リハビリテーションセンター、首都 大学東京、上智大学、筑波大学、東京工業大学、東京大学、東京理科大学、東北大 学、土木研究所、名古屋大学、明治大学、理化学研究所、立命館大学、早稲田大学 他多数（五十音順・敬称略） 13