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不良情報をビッグデータとして蓄積

パトスロゴス、AI外観検査で不良を造らないモノづくりをサポート

P R 工業用品 2021-08-16

 AIベンチャーのパトスロゴスは、AI画像解析による外観検査システム「DEEPS」に、不良品を造らせないことを目的とした機能強化を行った。

不良の種類や発生位置(座標軸)、頻度などのデータを蓄積

「不良を見つける」から「不良を造らない」へ

 これまでの外観検査は、検査すること、すなわち不良を検出することがゴールとされており、いかに早く正確に不良を見つけるかという点に主眼が置かれてきた。

 不良は1つ検出されれば「不良品」と選別されてしまうが、その中にある正常箇所の情報や、またその他にも不良が潜んでいるといったデータは不良とともに捨てられてしまっていた。しかし、こうした情報は同様の不良を防ぐための貴重な情報となる。検出された不良のデータを分析し、なぜそうなったのかを突き詰めていくことで、不良の発生を防ぐことができる。

 そこで今回DEEPSでは、製品の中の何が正常で、どこにどのような不良が発生したかをデータとして蓄積する機能をアップデート。検査回数を重ねるほど、製品の正常情報と不良情報がビッグデータとして溜まっていく仕組みとなっている。

 この機能強化について同社は、「製造業の品質保証に欠かせない外観検査という工程を、従来の『不良を見つける』プロセスから、『不良を出さない』ためのシステムへと転換させ、モノづくりを支えたい」との考えだ。

オンラインセミナーを開催

 同社は8月24日と9月3日、オンラインセミナー『検査の自動化から本質改善へ』を開催する。セミナーでは「DEEPS」の実演のほか、質疑応答、自動検査AIを使った品質改善についてのプレゼンテーションが行われる。

 <セミナー概要>
 ■日時:
 【第1回】8月24日(火)11:00~11:40
 【第2回】9月3日(金)11:00~11:40
 【第3回】9月14日(火)11:00~11:40
 (3回とも内容は同じ)
 ■開催場所:Zoom
 ■申込URL:https://www.deeps.pathoslogos.co.jp/event

▶「DEEPS」概要についてはこちら(『パトスロゴス、AI外観検査「DEEPS」で自動化に貢献』)

▶導入事例についてはこちら(『新光ゴム工業、AI外観検査導入で自動化と不良品ロスに貢献』)

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