製造業の品質管理を革新！AI画像認識で検査時間を90%短縮し、不良品流出ゼロへ
製造業
51-100名
AI導入の結果、目視検査にかかっていた時間を約90%短縮することに成功しました。これにより、検査員はより複雑な判断や工程改善業務に注力できるようになり、人件費も年間約1,500万円削減できました。また、AIによる高精度な検査により、不良品の流出率を従来の0.5%からほぼゼロに抑えることができ、顧客からの信頼が大幅に向上しました。Tableau AIによるデータ分析で、製造工程のボトルネックを特定し改善した結果、生産ライン全体の稼働率が15%向上し、生産量も増加しました。
課題
精密部品製造を行う「株式会社精密パーツ」では、最終製品の目視検査に多大な時間と人的コストを費やしていました。特に、微細な傷や異物の混入など、人間の目では見落としがちな不良品の検出が課題でした。熟練検査員の経験に依存する部分が大きく、検査結果のばらつきや、長時間労働による集中力低下が品質安定化の妨げとなっていました。また、検査工程がボトルネックとなり、生産ライン全体の効率低下も深刻でした。
ソリューション
株式会社精密パーツは、AI導入コンサルタントの支援を受け、品質管理工程に「Dify」と「Tableau AI」を導入しました。Difyを活用して、不良品画像を学習させたカスタムAIモデルを構築。生産ラインに設置した高解像度カメラで撮影された部品画像をリアルタイムでAIが解析し、傷や異物を自動検出するシステムを開発しました。これにより、人間が行っていた目視検査の大部分を自動化。さらに、Tableau AIを用いて、AIが検出した不良箇所の傾向や発生頻度を分析し、製造工程のどこに問題があるのかを可視化。これにより、単に不良品を検出するだけでなく、不良発生の根本原因を特定し、製造プロセスの改善に繋げることができました。