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部品の供給ミス防止とは?課題と対策・製品を解説

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生産工程・プロセスにおける部品の供給ミス防止とは?

生産工程において、必要な部品が適切なタイミングで、正しい数量、正しい種類で供給されないことによる不良や遅延を防ぐための取り組み全般を指します。これにより、生産効率の向上、コスト削減、品質安定化を目指します。

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森山環境科学研究所では、食のリスクマネジメントをサポートする
『混入異物検査』を行っています。

製造過程などで混入した異物がどのようなものであるかを検査し、
有機物や無機物、昆虫や植物の異物特定を実施。

樹脂やゴムの異物の種類が分かる“成分試験”や“燃焼試験・検鏡・官能試験”
の検査があります。

【特長】
■異物を迅速に特定
■有機物や無機物、昆虫や植物の異物特定
■検査のご依頼は、自社製品の検査を目的とされる法人のお客様を対象

※詳しくは外部リンクページをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

混入異物検査

株式会社フジ環境サービスでは、製品に混入した虫・毛髪などの同定を
行い、報告書を作成する『異物検定サービス』をご提供しております。

同定は、およその生態が判明する「科」までが基本となりますが、
主要な屋内害虫などは、より詳細に「種」までの同定を行います。

各種の異物や製品異常の検定を正確かつ迅速に行い、再発防止に
貢献いたしますので、お気軽にお問い合わせください。

【特長】
■正確かつ迅速に対応
■再発防止に貢献

※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせください。

株式会社フジ環境サービス『異物検定サービス』のご紹介

■動画内容
プラスチック材質判別装置『ぷらしる』の特長と、利用シーンの一例を簡潔に説明しています。

【動画】プラスチック材質判別装置『ぷらしる』製品紹介

■動画内容
プラスチック材質判別装置『ぷらしる』の使い方(かんたんモード・プロモード)を簡潔に説明しています。

【動画】プラスチック材質判別装置『ぷらしる』使い方

『UDPシリーズ』は、医薬品、化学材料、粉体食品等の異物除去専用に25μmのサイズまで検出できるように設計された色彩選別機です。

フルカラー3CCDカメラが色の異なる不良品、異物を前後両方向から検出します。

原料はステンレス製の平面シュート上を自然落下するため、様々な形状、
大きさの原料を選別することが可能です。粉状の食品、医薬品、工業原料等の色彩選別、異物除去に圧倒的な威力を発揮します。

【特長】
■25μmまでのサイズの異物を検出することが可能
■フルカラー3CCDカメラが色の異なる不良品、異物を前後両方向から検出
■カメラによって検出された不良品は2.5mmピッチで配置されたイジェクターにより除去
■不良品と共に除去される良品を劇的に低減
■液晶タッチパネルで簡単操作

★「POWTEX2024 第25回国際粉体工業展東京」に出展いたします。詳細は基本情報をご確認ください。

※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。

粉体用異物除去装置『UDPシリーズ』

滋賀県(S社)よりご依頼いただいた、
検査ロボット「ビーズ検査・取出・供給装置」の納入実績をご紹介します。

当製品は、金型内の300ヶ以上あるビーズの中からズレているビーズを
見つけ出し、取り出して正規に供給する装置です。

3次元レーザーでスキャンして傾いたビーズを見つけることが出来ます。

【実績】
■時期:2018年度8月
■客先:滋賀県(S社)
■設備名:検査ロボット「ビーズ検査・取出・供給装置」

※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。

検査ロボット滋賀県(S社)

『シェイプチェッカー KSC-300』(旧名称:パーツファインダー KPF-300)は、マッチング、距離・径測定、色判別の3つの機能を搭載した異品種判別装置です。CISカメラを使用することで、コンベア上のワークの位置を問わず歪みのない画像の撮像が行え、異品種の判別が容易。ワーキングディスタンス(WD)が50mmのため装置の小型化も実現しています。

【仕様(抜粋)】
読取幅    :300mm
作動距離(WD):50mm
カラー方式  :RGB 3ライン
解像度    :600dpi
画素ピッチ  :42.3μm

※製品について詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。

異品種画像選別装置『シェイプチエッカー KSC-300』

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生産工程・プロセスにおける部品の供給ミス防止

生産工程・プロセスにおける部品の供給ミス防止とは?

生産工程において、必要な部品が適切なタイミングで、正しい数量、正しい種類で供給されないことによる不良や遅延を防ぐための取り組み全般を指します。これにより、生産効率の向上、コスト削減、品質安定化を目指します。

課題

人為的な誤発注・誤搬送

担当者の不注意や確認不足により、本来必要ない部品を発注したり、誤った部品を工程に搬送してしまうことで発生します。

在庫管理の不備

現品とシステム上の在庫数が一致しない、賞味期限切れ部品の混入、過剰在庫・欠品などが原因で、適切な部品供給が阻害されます。

情報伝達の遅延・誤り

生産計画の変更や部品の仕様変更が、関係部署や担当者に正確かつ迅速に伝わらないことで、誤った部品が供給されるリスクが生じます。

部品識別・トレーサビリティの欠如

部品に明確な識別情報がない、または追跡できない状態では、類似部品の誤使用や、問題発生時の原因特定が困難になります。

​対策

自動化された発注・供給システム

生産計画に基づき、必要な部品を自動で発注・管理し、指定された工程へ自動で供給するシステムを導入します。

リアルタイム在庫管理と可視化

RFIDやバーコードなどを活用し、部品の入出庫をリアルタイムで記録・管理し、常に正確な在庫状況を把握・可視化します。

デジタル情報共有プラットフォーム

生産計画、部品情報、変更履歴などを一元管理し、関係者間でリアルタイムに共有できるプラットフォームを構築します。

高度な部品識別・追跡技術

QRコード、画像認識、IoTセンサーなどを活用し、部品一つ一つを正確に識別し、その所在や状態を追跡可能にします。

​対策に役立つ製品例

生産管理システム

生産計画と連動し、必要な部品の数量・タイミングを算出し、自動発注や在庫管理を支援することで、人為的なミスを削減します。

自動倉庫システム

部品の自動入出庫、ピッキング、搬送を行うことで、人的ミスによる誤搬送や数量の間違いを防ぎ、効率的な供給を実現します。

IoTセンサー搭載識別タグ

部品に貼付されたタグが、位置情報や状態をリアルタイムで送信し、誤った場所への供給や、不良部品の使用を未然に防ぎます。

画像認識検査装置

部品の外観や形状を画像で認識・比較し、仕様違いや不良品を自動で検出し、供給ミスを防ぎます。

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