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?(メルマガバックナンバー)

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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製造業の未来に向けたメッセージ

★製造業改革 三つの柱
一つ目:人材育成
二つ目:技術力(品質)向上
三つ目:下請け体質からの脱却(顧客開拓のしくみ)


日本のものづくりは、人に受け継がれてきた熟練技能と、全員一丸となって困難に立ち向う、力の結集力より優れた製品が生み出され世界的に高い評価を受けてきました。

 しかし、これだけでは、これからの時代に中小が生き残っていくことは困難になって来ました。市場の厳しい品質要求に応えていくこと、また多様なニーズをとらえて機敏に対応していくことが求められますが、売り上げの伸び悩み、人材難熟練技能者のリタイヤなど、経営資源の不足する中小企業では今までのやり方では対応が困難となっています。

 中小企業にとって今求められるのは、このような時代の要求に応えられる若手人材を育成することです。必要なのは、自ら課題を設定してそれを解決していける「自立型人材」です。また、デジタル革命が進む中、IOT・AIなどの知見を持つ技術人材の育成も急務です。

 IOTの時代が到来し、ルーチン業務は機械への置き換えが加速するといわれています。機械により生産性向上を図ってその分人は付加価値業務へシフトし、新たな製品や新市場の開拓を行い、利益を確保していかなければなりません。デジタル化社会の今こそ、中小企業は、顧客視点のきめ細かいアナログ対応力が求められています。

 経営層は、これらの時代の変化を捉えて、従来からの下請け体質を打破し、果敢に事業変革にチャレンジしていかなければ明るい未来は開けません。

・自立型人材の育成
・差別化固有技術の深耕
・顧客対応組織の新設

など、中小企業の持つソフトな経営資源(人、技術、組織)と、アナログ対応力(顧客の期待に沿う)に磨きを掛け、これらを武器に新たな事業の可能性を追求し、利益を得ていくことこそ日本の中小製造業に課せられた使命と考えます。

   高崎ものづくり技術研究所
   代表 濱田金男