不良発生原因の特定とは？課題と対策・製品を解説

製造業の品質管理においては、製品の細部まで正確に確認できる高画質な映像が求められます。不良品の早期発見や、製造プロセスの改善には、鮮明な映像による詳細な分析が不可欠です。当社の高画質AIネットワークカメラは、4K解像度により、細部まで鮮明に捉え、AIによる異常検知機能で、品質管理の効率化を支援します。 【活用シーン】 ・製造ラインにおける製品の検査 ・不良品の早期発見と原因分析 ・製造プロセスの改善 【導入の効果】 ・品質管理の効率化 ・不良品発生率の低減 ・コスト削減

『GarmLens』は、外観で判別可能なすべての不良種類に対応しており、 ユーザー独自の検品設定が可能な製造業向けの検品AIパッケージです。 正常品のサンプルさえあれば学習が可能で、不良品のサンプルが 少なくても導入が進められます。 また、カスタマイズ性の高いシステムを用意しており、痒いところに 手が届くシステムにカスタマイズすることが可能です。 【特長】 ■ユーザー独自の検品設定が可能 ■正常品のみでの学習も可能 ■カスタマイズの幅は無限大 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

『画像認識AIソリューション』は、品質検査において画像認識AIによる 品質向上と品質問題の未然防止が可能です。 トレーサビリティ・作業履歴、機械設備の予兆保全のデータを記録。 センサーデータ収集・分析による製造工程の透明化とトレーサビリティの 強化をおこないます。 また、製造業向けにAIディープラーニングによる「正常品・異常品の検査」も 対応。目視にて確認している品質検査を自動化し、品質を安定させます。 【特長】 ■品質検査において画像認識AIによる品質向上と品質問題の未然防止 ■トレーサビリティ・作業履歴、機械設備の予兆保全のデータを記録 ■センサーデータ収集・分析による製造工程の透明化とトレーサビリティの強化 ※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。

最終製品メーカーに限らず、パーツメーカーであっても品質不良は企業生命を左右する要因となります。 さらには、近年、最終製品メーカーからの品質要求水準は高まりを見せておりますから、不良による賠償金請求や取引中止になる恐れも考えられます。 中小製造業ではそれらに対する恐れから、残業して全数検査を実施するなどの対策を講じられておりますが、そのコストは持ち出しとなっているケースもあるようです。 1ロットの赤字が通期の赤字となるような時代において、管理コストの増加は非常に厳しいはずです。 弊社では、品質管理のポイントを柱とし、それらが実現可能な機能を搭載したシステムのご提案をさせていただきます！ ※詳しくは製品ページにアクセス

１）　顧客から生産性と品質の向上を求められているが、技術スキルと試験だけでは限界？ ２）　他社が作成したシステムを請け負うことになった。見積やリスクを考えるべき？ ３）　バグが収束しない。その場所や原因を特定できない… ４）　他メーカーのシステムと比較して自社の品質の位置は？ ソフトウェア開発41年の経験をもとに的確なサービスをご提供いたします。 詳細はカタログをご覧下さい。

製造業における品質検査は重要ですが、検査記録をまだ紙に記入していませんか？ 紙では記録することで完結し、そのデータを活かしきれません。 「タップルック」はタブレットを用いたお手軽入力で、リアルタイムに不良件数・要因などを WEBで図面上にマッピング表示するため、すぐ対策が取れ、不良率の軽減が実現できます。 また、工程ごとに導入することで不良の流出防止やトレースもできるようになります。※カスタマイズも対応※ 【導入メリット】 ■検査記録の電子化による、業務の効率化とぺーパーレス(経費削減) ■データ保存による不良傾向の分析 ■データ分析による不良箇所の可視化、品質の改善に ※詳しくは、PDF資料をダウンロードいただくか、直接お問い合わせください。

当社が行った施工事例をご紹介いたします。 製造品の出荷前点検の為にネットワークカメラを導入。 製造と出荷の記録を活用し品質管理を強化。 【使用機器】 ■2MP IPカメラ16台 ■16chネットワークビデオレコーダー ■フルHDモニター ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

【解決できる課題】 ■工場内での不良やミス、事故の原因がはっきりしない →記録がなければ現場スタッフの記憶や想像が頼りで事実が曖昧になりますが、カメラで記録しておけばで正しい原因がわかります。 ■不良やミスの原因究明・報告に時間がかかる →社内やお客様へ原因と対策を報告する場合、カメラの映像ですぐに原因究明できるため、 正確かつスピーディーに報告することが可能です。 ■ひとつの不良やミスで信用を損ってしまう可能性がある →原因となった瞬間の映像の一部を画像データとして報告書に添付すれば、 より誠実さが伝わり工場への信用を保つことにもつながります。 【期待される効果】 ・正確な原因究明による効果的な対策で不良・ミス・事故の削減 ★無料現地調査・出張お見積も行っております★

当社の画像認識サービス『GAZIRU』の用途事例をご紹介いたします。 加工情報や検査情報、組立情報や不具合情報といった全部品全工程の 履歴を保存して、個体履歴を抽出し、AIによるデータ解析を実施。 加工方法や組立方法、検査判定(積極的なNG判定)へのフィードバックを 行います。 【事例概要】 ■全部品全工程の履歴を保存 ■個体履歴の抽出 ■AIによるデータ解析 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当資料では、AIって気になっているけど、「試しに」ができない、 専門人材・知識がない、目的が判らない、などのAI導入の壁などを ご紹介しております。 複数のご要望への柔軟な応用力が特長の「HAMPANAI AI」や、 規格品を高品質・低コストで検査が可能な「totemiru」の掲載。 対象業務にAIを導入するメリットとして、AIと画像カメラでの判定を行い、 外傷・汚れの確認をその場ですぐに判断できるようになったり、 様々なメリットがあります。ぜひご一読ください。 【掲載内容（一部）】 ■SOHO BB会社概要 ■SOHO BBのAI ■AI導入の壁 ■当社製品紹介 ■HAMPANAI AIの機能紹介 ※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。

『品質管理システム』は、24時間×365日稼動する製造業向けの システムです。 歩留まり向上を目的として解析業務に使用するために、 蓄積・加工・出力をリアルタイムで行う機能を持っています。 年々増え続けるデータに対応するためのパフォーマンス解析や パフォーマンスチューニングなども行い、24時間×365日の ノンストップシステムの運用を支援しています。 【特長】 ■製造装置・検査装置から上がってくる各種データの変換・登録処理 ■C/C++、Pro*Cを使用した高速なデータエントリ ■オープンソースソフトウェア(jQuery、JPEG2000ライブラリなど)の活用 ■大量データに対する統計計算処理 ■Windows ServerにてNLBを使用した負荷分散とHA構成システム ※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。

組み込みソフトウェア開発の複雑化によって、ソフトウェアの不具合問題は 深刻さを増しており、開発者にとって大きな課題となっています。 本記事では、組み込みソフトウェア開発の検証プロセスで直面する課題を 特定し、課題に対する解決策を紹介します。 また、ヴェス社が提供するサービスを通じて、組み込みソフトウェア検証の 課題にどのように貢献できるかを解説します。 ※コラムの詳細内容は、掲載カタログより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。