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不良品の判別とは？課題と対策・製品を解説
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品質管理における不良品の判別とは？
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田中鉄工では安価で十分な機能を持つ『ウルトラ磁選機』を取り扱って
おります。
排出作業は手作業となりますが、非常に簡単。さらに、一度設置すると
動かしたり調整が大変ですが、当製品は簡単に移動させる事ができ、
ベルコン上部で危険な作業にあたることもありません。
また、木屑をはじめとする異物の除去ができる「異物除去装置スイトール」も
ご用意しております。
【特長】
■低コストで合材品質アップ
■シンプルで扱いやすい構造
■ベルコン上部で危険な作業にあたることがない
■排出はワンタッチ式
■ベルコンとの角度調整、高さ調整はどなたでも簡単に調整可能
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
ウルトラ磁選機
スクリーニング技術最先端の「SWECO ROUND SEPARATOR」
【異物除去】
少量の不要なオーバーサイズ粒子を除去します。又は大量処理工程で、好ましくない少量のオーバーサイズ粒子を除去します。
【製品】
粉ミルク、シリアル、穀物、砂糖、インスタントコーヒー顆粒、チョコレートパウダー、大豆粉、濃縮スープ、ポテト顆粒、ボラックス、研磨剤、黒炭、メタルパウダー、砂、ペイント、カゼインブラスター、洗剤、肥料、タバコ、骨、血液、羽毛など
【カタログ無料進呈中】
PDFダウンロードからSWECO製品のカタログをダウンロードできます。
ご不明な点はお気軽にお問い合わせください。
異物除去でも活躍の円形振動ふるい機！【カタログ無料進呈】
『HA480』は、ZeroPurgeピストンポンプにより理想的な運用が可能な
自動塗料計量装置です。
夜間自動的に流路を洗浄し、装置内部で液体が滞留することがないので、
手動による煩わしいパージ操作からあなたを開放。
ユーザーのご協力と長年の開発に基づく新しい技術により、難度の高い
色材でも、優れた調色が確実に行えます。
【特長】
■品質重視のデザイン
■Harbil ZeroPurgeピストンポンプ
■高速・高信頼性
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
自動塗料計量装置『HA480』
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品質管理における不良品の判別
品質管理における不良品の判別とは？
工場設備・自動化推進業界における品質管理の不良品判別とは、製造プロセスで発生した製品の中から、定められた品質基準を満たさない製品を正確かつ効率的に見つけ出す活動です。これにより、顧客への不良品流出を防ぎ、製品の信頼性向上、クレーム削減、そして生産効率の最適化を目指します。
課題
目視検査の限界と人的ミスの発生
熟練工による目視検査は、疲労や集中力の低下により判断にばらつきが生じやすく、見逃しや誤判定のリスクが伴います。また、検査員の確保や育成にもコストと時間がかかります。
複雑化する製品形状と多様な不良モードへの対応困難
製品の小型化・複雑化が進むにつれて、微細な傷や異物混入などの不良を見つけることが難しくなっています。また、不良の発生パターンも多様化しており、従来の検査方法では対応しきれない場合があります。
検査スピードと生産ラインの同期の難しさ
生産ラインの高速化に伴い、不良品判別プロセスがボトルネックとなることがあります。迅速な判別ができないと、生産効率の低下やライン停止の原因となります。
データに基づいた客観的な不良原因分析の不足
不良品の発生原因を特定するための客観的なデータが不足している場合、根本的な改善策を講じることが困難です。勘や経験に頼った分析では、再発防止に繋がりにくい傾向があります。
対策
画像処理技術による自動外観検査の導入
高解像度カメラと画像処理アルゴリズムを用いて、製品の外観を自動で検査します。微細な傷、汚れ、異物混入などを高精度かつ高速に検出可能です。
AI（機械学習）を活用した高度な不良判定
AIが大量の画像データを学習し、人間では見分けにくい複雑な不良パターンや、これまで未知だった不良モードも自動で判別できるようになります。継続的な学習により精度が向上します。
センサー技術とデータ統合による多角的な検査
画像処理だけでなく、寸法、重量、音響、温度などの各種センサーデータを統合的に分析することで、より多角的な視点から不良品を判別します。異常の兆候を早期に捉えることが可能です。
検査データの蓄積と分析による原因究明
自動検査システムで収集した不良品データを蓄積・分析し、不良発生箇所、パターン、頻度などを可視化します。これにより、不良原因の特定と対策立案を迅速かつ的確に行えます。
対策に役立つ製品例
画像認識検査システム
高精度なカメラと高度な画像処理ソフトウェアを組み合わせ、製品の外観不良を自動で検出します。微細な欠陥も見逃さず、検査の均一性とスピードを向上させます。
AI駆動型検査システム
機械学習アルゴリズムを用いて、多様な不良パターンを学習・判別します。未知の不良にも対応し、継続的な学習で精度を高めることが可能です。
多機能センサー統合検査装置
画像だけでなく、寸法、重量、音響などの複数のセンサーデータを統合し、製品の品質を多角的に評価します。総合的な品質チェックを実現します。
品質データ分析・可視化ツール
検査で得られた不良データを収集・分析し、傾向や原因を分かりやすく可視化します。データに基づいた迅速な改善活動を支援します。
