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加工技術研究会の月刊誌「コンバーテック」にて連載「一歩前へ。進み続けるDX」の第5回が掲載されました。

第5回　製造領域のDX～エッジコンピューティングを活用した品質検査業務

＜以下、前書きより抜粋＞
今回は、品質検査のDXにフォーカスを当てることにしよう。品質とは製品が本来持つべき特徴や機能が要件を満たしている状態を指す。品質検査は、製品が仕様通りに機能することを保証する重要な作業である。しかし、目視による検査は人間のエラーリスクが常に存在し、検査コストも高くなるのが悩みの種となる。

そこで、先述の本誌連載の第7回で取り上げ、AIを活用することで品質検査業務のDXを進めたD社の「その後」の進化をご紹介する。

一般に、複数の製造ラインが走っている場合、同種の検査工程が複数拠点に分かれており、非効率になっていることが少なくない。単に物理的に作業員が離れているのみならず、管轄する事業所が異なるため、それぞれ別の責任者が品質検査業務を統括・管理しているようなケースもある。D社はそんな品質検査業務のアナログなプロセスをAIによって省人化し、効率化のみならず、業務のヒューマンエラーを排除して不良品流通のリスクの回避と検査コストの軽減を同時に実現することを目指した企業である。以前ご紹介したコロナ禍におけるD社の取組みは、品質検査業務のDX化に向けた企画立案が完了し、機械学習モデル構築のためのデータの取得し始めた段階にあったが、その後約2年かけてデータの学習とモデルの精度検証と実装準備を着実に進め、現在は本格導入によって成果を刈り取り始めている。

参考HP：
コンバーテック　2024年8月号