（2024-04-18公開予定）
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製造業の多くの企業が人手不足に陥っており、特に技能人材が不足は年々深刻化し、従業員の高齢化の問題も浮き彫りとなっています。
熟練した従業員による外観検査を継続することが難しい企業が増えています。また、検査員の性格や体調によって検査にムラが生じるなど、目視による外観検査は限界と言われ始めています。
外観検査の自動化の重要性を理解し、推し進めようとしたものの、社内にITに精通した人材がおらず、どのようなシステムを導入すればよいか判断に苦しむケースも。
一方、導入に踏み切った企業でも、実際運用してみると、希望していていた検査精度を満たしておらず、目視検査でのダブルチェックが必要になるということもあります。
製造業の現場では、年々顧客への品質要求は高度化しています。一方、導入に際して費用対効果のバランスも重要です。
従来の画像処理センサでは判断が難しいとされていた、食品などの個体差がある検査対象も、AIによる柔軟な判断基準によって可能となってきました
外観検査の結果は、品質改善のための情報の宝庫です。どの工程に問題があったのかを解析することで、これまで手をつけることが難しかった、歩留まりの改善につなげることも可能です。
シンプルな閾値調整機能やAIによる再学習機能により、ご要望に応じた精度へ調整が可能な点もメリットとなっています。
製造業における、AIによる外観検査サービスの選び方のポイントをわかりやすく解説いたします。
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