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品質データのビッグデータ活用とは?課題と対策・製品を解説

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品質管理・検査工程における品質データのビッグデータ活用とは?
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粒子・粉体解析に特化したAI粒子画像解析ソフト『AIPAS』は、AIによる個別粒子検出・計測を簡単に実現するソフトです。
二値化不要のDeep Learningモデルにより、従来の画像処理の課題を解決します。
電子顕微鏡画像や、密集粒子の画像データ解析・計測でお困りの方は
是非一度、本ソフトウェアで業務課題解決をご検討ください。
【特長】
■約70万個/25種類以上の粒子を学習したAIモデル搭載
■凝集・密着した粒子の粒界を自動で正確に認識
■既存画像処理では解析が難しい二次凝集粒子、焼結体、結晶粒子、金属結晶構造の高精度解析が可能
■ユーザー様画像に最適化させる為のカスタマイズ可能
■AIPASをベースにユーザー様で追加学習も可能
*無償でのデモ解析を承っております。デモ解析後にデモライセンスのお貸出しもしております。お気軽にご連絡いただければ幸いです。
※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。
『フェイズドアレイ超音波探傷法』は、超音波探傷を応用した
検査技術システムのひとつです。
フェーズドアレイ探触子には、複数の振動子を組み合わせて構成されており、
個々の振動子を電子的に制御し、超音波ビームを発生させます。
一度に様々な角度、焦点距離、焦点サイズにビームで操作することが可能で、
装置には高度なソウトウェアが内蔵されており、超音波ビームの反射を
2次元断面画像で表示する為、きずの検出力、サイジング精度など従来の
超音波探傷方法に比べて優れています。
【特長】
■超音波探傷を応用
■一度に様々な角度、焦点距離、焦点サイズにビームで操作することが可能
■装置には高度なソウトウェアが内蔵
■超音波ビームの反射を2次元断面画像で表示
※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。

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品質管理・検査工程における品質データのビッグデータ活用
品質管理・検査 工程における品質データのビッグデータ活用とは?
測定・検査・センシング業界において、製品の品質を保証するために行われる検査工程で生成される膨大なデータを収集・分析し、品質向上、不良削減、生産効率向上に繋げる取り組みです。IoTデバイスや自動検査装置から得られるリアルタイムなデータを活用することで、これまで見過ごされていた品質課題の発見や、将来的なリスクの予測が可能になります。
課題
データサイロ化と活用障壁
検査装置やシステムごとにデータが分断され、統合的な分析が困難。データの形式や管理方法が統一されていないため、活用が進まない。
リアルタイム性の欠如
検査結果の収集・分析に時間がかかり、問題発生 時の迅速な対応ができない。リアルタイムでの異常検知やフィードバックが難しい。
高度な分析スキルの不足
大量のデータを分析し、意味のある知見を引き出すための専門知識やスキルを持つ人材が不足している。高度な分析ツールの導入・運用が難しい。
コストとROIの不透明性
ビッグデータ活用に必要なシステム投資や人材育成にコストがかかる一方、具体的な効果や投 資対効果(ROI)が見えにくく、導入に踏み切れない。
対策
データ統合プラットフォームの構築
異なるソースからの品質データを一元的に収集・管理・分析できる基盤を整備し、データサイロを解消する。
リアルタイムデータ分析基盤の導入
IoTセンサーや自動検査装置からのデータをリアルタイムで収集・分析し、異常検知や早期改善を可能にするシステムを導入する。
AI・機械学習による自動分 析
AIや機械学習を活用し、大量のデータからパターンや異常を自動的に検出し、専門知識がなくても洞察を得られるようにする。
効果測定と段階的導入
スモールスタートで効果を検証し、ROIを明確にしながら段階的に活用範囲を拡大していくアプローチを採用する。
対策に役立つ製品例
統合データ分析システム
様々な検査機器やシステムからのデータを集約し、一元管理・分析できる機能を提供。データサイロ化を解消し、統合的な品質管理を実現する。
リアルタイム異常検知システム
IoTセンサーや検査装置からのデータをリアルタイムで監視し、異常値を自動的に検知・通知。迅速な問題対応を支援する。
AI駆動型品質予測ツール
過去の品質データと製造プロセスデータを学習し、将来的な品質リスクや不良発生確率を予測。予防的な品質改善を可能にする。
クラウド型品質管理ダッシュボード
Webブラウザからアクセス可能なダッシュボードで、品質データを可視化し、関係者間で共有。意思決定の迅速化と透明性向上に貢献する。
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