AI検査機導入による品質向上は可能か？多くの企業が挫折する原因は？
画像センサー式AI検査機導入を成功させる4つのポイントについて考えてみます。
目視検査／データ解析等のAIによる自動化を本番稼働できている例はまだ少ない
のが現状です。ほとんどの企業は、PoC（概念実証）のその先にあるPoV（価値実証）
や本番稼働へ進めないという壁にぶつかっています。PoCを実施することでAIモデル
は作れるのですが、そこから生産ラインへの実装などに展開する際にさまざまな課題
が生じています。
画像センサー式検査機導入フェーズは4つに分かれ、構想フェーズ、PoCフェーズ、
開発フェーズ、運用フェーズに進むに従って、導入企業の負荷が増加してきます。
資金をつぎ込み、本格的にプロジェクトが始動した後で期待した結果が得られない
という誤算を回避するためにも、構想フェーズ、PoCフェーズにおいては、しっかり
と検証を行っとく必要があります。
最近は、PoCフェーズにおいて実証実験が短期間で実施可能なAI学習機能が充実
してきたため、少ない学習データで良好な検査結果が得られるようになってきま
した。
しかし、開発フェーズ、運用フェーズにおいては、生産ラインの課題、問題点の
解決は自社の責任で実施しなければなりません。途中で挫折するケースは、運用
システムの構築において解決すべき
課題の抽出と解決案が導き出せずに運用フェーズに移行できずに終わってしまう
のです。
そこで、画像センサー式AI検査機導入を成功させる4つのポイントを上げてみま
した。
★詳しくは
★外観検査の自動化：外観検査機導入時に検討すべきこと！
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