サービス｜AI活用ソリューション
画像検査・異常検知・需要予測など、製造現場の課題に応じたAIソリューションをご提案。PoCで導入効果を検証し、本格展開に向けた判断を支援します。
サービス概要
AI導入ありきではなく、成果ありき。検査・保全・需要予測の領域で、ベースラインを上回ることを確かめてから本格展開します。
工場のAIは魔法ではありません。規律をもって統計を使いこなす技術です。私たちがAIを導入するのは、現状を数値で測定でき、AIモデルがそれを上回れる領域に限ります。たとえば、梱包前の外観不良の検出、ベアリング故障の初期兆候の検知、需要や資材所要量の予測。すべての導入は、事前に合意したベースラインを基準とするPoCから始まります。モデルがベースラインを上回れなければ、その事実を率直にご報告し、そこで中止します。
課題 → 解決
不良が見つかるのは最終検査、最悪の場合はお客様の手元で
工程内のカメラとAIが、発生から数分以内に不良を検出
重要設備が、よりによって出荷日に故障
異常検知が、故障の予兆を数週間前にキャッチ
需要予測は、ベテラン担当者の経験と勘が頼り
文書化したベースラインを上回る予測精度を。上回れなければ、正直にお伝えして中止
提供内容
現場の一日
画像検査工程が数分以内に変化を検知。100枚の基板が不良リスクにさらされてから、ライン末端の検査で気づくことはもうありません。
保全は受注の合間に計画的に実施。出荷日に2倍のコストをかけて緊急対応する必要はありません。
ベースラインに対するモデルの精度を記録に残し、「継続」「改善」「中止」をデータで判断します。
導入の流れ
データ量、ラベル、ベースラインを確認します。「まだ時期尚早」という結論になる場合もありますが、その判断は無償でお伝えします。
対象を1つの不良分類、または1台の設備に絞り込み、成功指標を文書で定義。毎週、ありのままの数値をご報告します。
ベースラインを上回ったPoCだけを、他のライン、不良分類、設備へと順次展開します。
正直なお話
率直にお伝えしたいこと
データ量やラベルが足りず、「まだ時期尚早」が正直な答えになることもあります。その場合も包み隠さずお伝えし、今期から何を蓄積し始めるべきかを具体的にご提案します。
導入効果
画像検査の場合、不良分類ごとに数百件の実データが目安です。十分なデータがそろっているかどうかは、第1週の実現可能性評価で明らかになります。
いいえ。AIが担うのは、単調な全数チェックです。例外の判断や機械では対応できない作業は人が担い、AIが見逃したケースをモデルに教える役割も担っていただきます。AIは人を置き換えるのではなく、熟練者の目を支える存在です。
はい、可能です。日本のお客様に多くご採用いただいている構成です。画像やモデルは貴社工場内にとどまり、許可なく外部に出ることはありません。
PoCでは、文書化したベースラインと中止条項をあらかじめ定めています。モデルがベースラインを上回れなければそこで中止し、それ以上の費用は一切発生しません。
貴社工場へのご訪問、またはオンラインで約60分。課題の優先順位をまとめた診断レポートを無料でお渡しします。ご契約の有無は問いません。