製造業の品質管理をAIで革新！不良品検知と生産効率を大幅改善
製造業
51-100名
AI導入後、株式会社匠技研では品質管理プロセスが劇的に改善されました。不良品の見落とし率は従来の5%から0.5%へと90%削減され、顧客からのクレーム件数も月平均10件から1件へと減少しました。また、検査工程にかかる時間は1製品あたり平均3分から30秒へと83%短縮され、生産ライン全体の処理能力が20%向上しました。これにより、年間約1,500万円の再生産コストと人件費の削減に成功。従業員はより高度な品質改善業務に注力できるようになり、生産性向上と製品品質の安定化を両立させることができました。
課題
精密部品製造を手掛ける「株式会社匠技研」では、製品の品質管理が大きな課題でした。熟練の検査員による目視検査が主であり、検査員の疲労による見落としや、検査基準のばらつきが頻繁に発生。これにより不良品の流出リスクが高まり、顧客からのクレーム対応や再生産コストが増加していました。また、検査工程に多くの時間を要し、生産ライン全体のボトルネックとなることもあり、生産能力の向上を阻害していました。
ソリューション
株式会社匠技研は、品質検査の自動化と精度向上を目指し、AI導入を決定しました。具体的には、製造ラインに高解像度カメラを設置し、製品画像をリアルタイムで取得。この画像データを「Dify」で構築したカスタムAIモデルに学習させ、微細な傷、変形、色むらなどの不良を自動で検知するシステムを導入しました。Difyのノーコード/ローコード開発環境を活用することで、社内のエンジニアが短期間でAIモデルのトレーニングとデプロイを完了。さらに、「Zapier」を用いて、不良品検知時には自動で生産管理システムにアラートを送信し、検査結果を「Airtable AI」で管理・分析するワークフローを構築しました。これにより、検査基準の統一と検査速度の劇的な向上を実現しました。