株式会社システムインテグレータ

AISIA-AD(アイシア-エーディー)

AISIA-ADは、画像技術を活用した最先端のAI外観検査システムです

AISIA-AD(アイシア-エーディー)
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AISIA-AD(アイシア-エーディー)
AISIA-AD(アイシア-エーディー)
AISIA-AD(アイシア-エーディー)は、Microsoft社が開発したAzure Machine Learningを活用し、キズ、凹み、異物混入などの異常をAIで自動検知できるAIソフトウェアパッケージです。

工場、現場、倉庫などでは様々な目視検査が行われていて熟練の人たちの経験と技が生かされています。そのような経験と技をAIに学習させてAIモデルというものを生成し、あたかも熟練の検査員を創り上げることができるのです。

AISIA-ADと検査機、カメラ、照明などの機器と組合せることで外観検査の省人化、精度向上をサポートします。

AISIA-AD(アイシア-エーディー)の詳細

特長

最適AIモデルの適用

一般的にパッケージ型のAI外観検査ソフトウェアは、利用するAIモデル(推論・判定方法)が限定されています。外観検査では、対象となるワークや検査場所の環境は全て異なります。そのような異なる条件に細かく適合するため、AISIA-ADではAIモデルを限定することなく、適合するAIモデルや機器類を組合せてお客様固有の条件に合ったAI外観検査システムをご提案します。

最適AIモデルの適用

最適AIモデルと連携する機器

AISIA-ADは、画像データをもとに学習データに基づくAIモデルによる異常判定を行います。このとき、画像データを取得するには照明、カメラ、各種センサー、または判定前後の搬送機器などが必要になります。AISIA-ADは、これら各種機器とデータ連携して画像データ処理、判定、判定後の処理まで外観検査の業務効率化に向けてトータルでサポートします。

最適AIモデルと連携する機器

安定した検査とより良い判定精度向上

AISIA-ADは、記録される検査ログ(証跡)をトレサビリティや製造工程の改善に活用できるように、画面表示は多面検査や座標位置など必要機能のカスタマイズ表示が可能です。検査結果のサマリ画面で検査の進捗状況や精度指標値を確認し、結果詳細画面にて精度指標値の算出根拠や判定根拠を可視化して確認することができます。また判定精度に問題がある場合は、お客様自身で簡単にAIの判断根拠である閾値の調整をすることができます。※追加学習や再学習についても案件毎でご相談承っております。

安定した検査とより良い判定精度向上

動画

用途例

工業用ゴム製品メーカー

【背景・課題】

工業用ゴム製品メーカーのこちらのお客様では、検査員による全件目視検査が必要で、作業工数、作業品質にばらつきが出てしまっていました。年々加速する人材不足も経営課題であったため、過去システム化を検証し、検査機導入を検討したものの、検知する欠陥(バリ、黒点、バブル)の発生個所が特定できないという結果に終わっていました。

【結果】

  • 10万個/日の全件目視 ⇒ 5000個/日 95%の検査数削減
  • 検査員20名 ⇒ 最大19人の検査員のコスト削減
AIが欠陥と判断した製品に対してのみの目視検査を実施することで、大幅な作業効率化を実現。
  1. 人による目視検査を削減
  2. 検査品質が平準化
  3. 欠陥状態を画像で蓄積
  4. 人による過検知率(正常を欠陥として扱う)との数値比較が可能
工業用ゴム製品メーカー
機能性シートメーカー

【背景・課題】

機能性シートメーカーのこちらのお客様では、検査機を導入して見逃しゼロの異常判定を実施していましたが、異常は正常と近似しており複数の異常が1枚のシートに併発するため、1000枚/日の異常判定の中で60%が過検知判定となっていました。過検知判定が多いため、検査機での検査後に人による目視検査を行っており、目視検査対象をできる限り少なくする計画であったが、検査機による過検知が多く発生し、検査員の負荷を高める結果となっていました。

【結果】

1000枚/日の目視検査 ⇒ 60枚/日 94%の検査数削減

検査機が異常と判定した過検知の画像に対してAIに再判定を実施することで、目視検査前の検査精度を高める。

機能性シートメーカー

よくあるご質問

検査機(ルールベース)とAIの違いはなんですか。
AIと検査機は、人間と異なり疲労による判断ミスは起きません。一度設定や学習をした欠陥はほぼ認識できるため、不良品の出荷を減らすことができます。

しかしAIと検査機にも得意不得意があります。自社にとって適したほうを選ばないと、余計な負荷やコストが発生し、逆に効率が悪くなることもあります。従来実用化が難しかった外観検査の置き換えを実現するには、製品・撮像・運用の条件によってAIと検査機の適正を見極め活用することが重要です。
AI検査のメリット、デメリットはなんですか。
■メリット
設定された条件に加え、曖昧さや柔軟性など人間的感覚を数値化して表現することが可能です。
また、厳格な設定をすることなく、自ら学習して新しいルール定義に適応していくことができます。

■デメリット
画像(ワークの各面の画像)から寸法や面積、位置など定量的ルールの学習と検出は苦手なため高い精度が出せません。また、目的や検査対象によって異なるが豊富な学習データ(画像)を準備する必要があります。

AISIA-AD(アイシア-エーディー)のサービスメニュー

外観検査DX入門ガイド 資料

外観検査DX入門ガイド 資料

これから外観検査の自動化を検討される方への入門資料

製造業の自動化やデジタル化が叫ばれている昨今。日本の製造業を支えてきた品質管理分野の変革が、コンピュータとAIの技術を活用して急激に進みつつあります。

ディープラーニングの現状、目視検査と自動検査のメリット、デメリット、そして活用事例など、検査の自動化をこれからはじめたい方が知るべき内容を1冊にまとめた入門ガイド

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弊社は日本初のERPを企画開発したエンジニアによって創業された、業務のデジタル化に強みを持つ技術者集団です。業務効率化のノウハウとそれを実現する高い技術力を多くのお客様にご評価いただいています。

弊社のコーポレートスローガンは「時間を奪うのではなく、時間を与えるソフトウェアを創り続ける」です。このコーポレートスローガンには、単に海外製品を模倣・追従するのではなく、デジタル技術がもたらす「未来の当たり前」に向け、高い創造性でお客様にとって真に役立つサービスを提供し続けるという思いが込められています。

そうした思いから、弊社はバックオフィスのデジタル化だけでなく、営業・コミュニケーションチャネルのデジタル化(ECサイト構築)のノウハウを持つ、ユニークな企業に成長しました。
今、多くの企業がデジタル変革(DX)を進めています。デジタルネイティブな企業に変革するには、バックオフィスのデジタル化だけでなくビジネスをデジタルネイティブなものに変革し続けなくてはなりません。しかし、そのどちらも支援できる企業は少なく、自社のDXに伴走するパートナーがなかなか見つけられないというのが現状ではないでしょうか。

DXは一足とびで実現するものではありません。目の前の課題を着実に解決しつつ、見据えた「未来の当たり前」に向けて進む必要があります。もし、御社がDXに向けて具体的に動かれているのであれば、ぜひ弊社のノウハウを目の前の課題の解決、そして未来の当たり前の実現にお役立てください。
ご連絡、お待ちしております。

出展団体情報

出展団体名株式会社システムインテグレータ
所在地330-6032 埼玉県 さいたま市中央区新都心11番地2 ランド・アクシス・タワー(明治安田生命さいたま新都心ビル)32階
設立年月1995年02月
従業員規模101名-500名
URLhttps://www.sint.co.jp/

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