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全数検査の実現とは？課題と対策・製品を解説
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品質管理・検査DXにおける全数検査の実現とは？
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Sennheiser Manufacturing USA社は、何千もの多様なPCBの組み立てを
要するプロ用音響機器を製造しています。
細部まで行き届いた、手作業によるPCB検査のプロセスは、生産工場の
課題となっていました。
同社は、115種におよぶPCBのハンドリングにRobotiq’s 2F-85 Adaptive
Gripperを使用することで、検査済ユニット数を33％増加することができました。
また、同社はRobotiq Insightsで毎日の生産指標を追跡。そのデータを
活かして妥当性を判断し、2019年の夏、2台目のユニバーサルロボット社製
協働ロボットを追加しました。
【概要】
■利用している製品
・Insights
・2F-85 / 2F-140 Adaptive Grippers
■アプリケーション：品質検査
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、メール：v.li@robotiq.comまでお気軽にお問い合わせ下さい。
協働ロボット導入事例│品質検査数を33%増加
当社での製造ラインの自動化・省力化の提案事例をご紹介いたします。
製品検査のラインに画像センサーによる検査装置を導入。
効率を大幅に向上させるご提案をいたしました。
当社では自動化・省人化装置の開発・設計を軸に、
お客様の様々な課題解決に取り組んでおります。
ご要望の際はお気軽にお問い 合わせください。
【事例概要】
■導入内容：画像センサーによる検査装置
■効果：効率を大幅に向上させる
※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。
【課題解決事例】画像センサーによる検査自動化
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品質管理・検査DXにおける全数検査の実現
品質管理・検査DXにおける全数検査の実現とは？
製造業における品質管理・検査プロセスをデジタル技術（DX）で革新し、従来は困難であった製品の全数検査を可能にすること。これにより、不良品の流出防止、品質向上、生産効率の最大化を目指します。
課題
検査員の人的リソース不足と疲労による見逃し
熟練した検査員の確保が難しく、長時間労働による疲労が検査精度低下や見逃しに繋がる。
検査基準のばらつきと属人化
検査員の経験や主観に依存するため、検査基準にばらつきが生じ、品質の安定化が難しい。
検査データの記録・分析の非効率性
手書きやExcelでの記録は手間がかかり、リアルタイムでのデータ分析や改善活動に繋げにくい。
複雑な形状や微細な欠陥の検出困難性
目視検査では見落としがちな微細な傷や、複雑な形状の製品の欠陥検出に限界がある。
対策
AI画像認識による自動検査システムの導入
AIが製品画像を解析し、傷、汚れ、形状不良などを自動で検出・判定することで、人的ミスを排除し検査精度を向上させる。
標準化されたデジタル検査フローの構築
タブレット端末や専用アプリを活用し、誰でも一定の基準で検査できるデジタル化された検査フローを構築する。
リアルタイム検査データ収集・分析プラットフォーム
検査データをリアルタイムで収集・可視化し、不良発生傾向の早期発見や原因分析を支援するシステムを導入する。
3Dスキャンや非破壊検査技術の活用
製品の三次元形状を正確に取得したり、内部の欠陥を非破壊で検出したりする技術で、目視では困難な検査を可能にする。
対策に役立つ製品例
AI画像解析検査ソフトウェア
深層学習技術を用いて、製品の外観不良を自動で高精度に検出・分類し、検査員の負担を軽減する。
タブレット型検査支援アプリケーション
検査項目や基準をデジタル化し、写真撮影や記録を容易に行えるようにすることで、検査の標準化と効率化を図る。
IoTセンサー連携型品質管理ダッシュボード
製造ラインの各種センサーと連携し、検査結果や生産データを一元管理・可視化することで、迅速な意思決定を支援する。
高精度3Dスキャナーシステム
製品の複雑な形状や微細な寸法誤差を正確に測定し、設計データとの比較による検査を可能にする。
