欠陥検出 - 目視による品質検査にAIを活用

メーカーの業務に健全な品質管理原則を取り入れることの重要性については、以前にもご紹介しました。特定の品質基準を満たさない場合、ブランドの評判が低下するだけでなく、厳しい規制要件を満たせない場合には、コンプライアンス上の問題が生じる可能性があります。

その結果、製造業は品質不良の原因を特定し、排除するためのツールや戦略を導入するために多大な資源を投入しています。

より伝統的な製造環境では、欠陥検出作業の大部分は手作業です。言い換えれば、製造業者は、各製品に欠陥がないことを確認するために、目視チェックやテストを人間に依存しているのです。

比較的近代的な製造工程では、目視による欠陥検出のためにさまざまなタイプの装置や機械を利用することがあります。このアプローチは、人間による品質検査よりも優れています。

より先進的な製造業は、不良品検出の改善と生産効率の向上をさらに進めています。人工知能（AI）や機械学習（ML）に投資することで、人的な手作業による検査が必要なく、できるだけ多くの不良品を検出できるようになりました。

実際、フォーチュン・ビジネス・インサイトによると、世界中の製造業者は2027年までに人工知能に98億9000万ドルを費やすと予想されています。

この記事では、メーカーがコンピュータ・ビジョンと人工知能を組み合わせて採用し、目視による品質検査を効率化し、品質管理に関連するコストを削減している理由について説明します。

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作業員を使って製品の品質不良を視覚的に検出することは、導入が比較的簡単なように見えますが、長期的にはメーカーに多くの課題をもたらす可能性があります。以下のような課題です：

• 人間の目は、製品の品質における矛盾や欠陥を発見するのに十分鋭いとは限りません。

• もし問題を検出したとしても、文書化し、追跡し、是正措置を実施するために関連する担当者に情報を伝えるのは非効率的です。

• 時間とリソースを必要とする品質検査では、生産ラインでボトルネックが発生しやすくなります。このため、作業スケジュールやその他の重要なプロセスが中断されます。

• 品質検査に起因する生産ラインのダウンタイムは、注文への対応や納期を遅らせ、ブランドに対する顧客の不満を増大させます。

• さらに、蓄積された仕掛品は生産コストと倉庫保管コストを押し上げます。

つまり、人手による目視品質検査は、しばしば製造業者に課題をもたらし、ビジネスのコストと生産効率を低下させます。このような問題は、大規模な製造業ほど顕著になる傾向があります。

品質検査装置や機械設備をアップグレードしたメーカーも、同様の問題に直面しています。例えば

• これらの機械はまだ多くの場合、人間によって操作されており、人間によるエラーや不整合の可能性があります。

• 従来の機械では、新製品の変更に迅速に対応することはできません。その代わり、製造業者は新しい機械に投資するか、再ツーリングするか、大幅な再プログラミングが必要になります。

• これらの機械は一度に数種類の欠陥しか検出できません。

このような課題により、製造業者は、より高感度で包括的かつ効果的な製品品質検査を実現し、従来手作業で行われていた品質管理プロセスを自動化するために、AIを活用した欠陥検出システムへの投資と導入を進めています。

製造技術とオペレーションが成長するにつれ、それらを効果的に実行するために必要なテクノロジーも成長してきました。インダストリー4.0は、機械、デバイス、および機器をインターネットに接続するためのオプションが増え続ける製造オペレーションを導入しました。この現象は、製造業者に、工場現場で実行されるすべてのプロセスとタスクに対するより多くの制御と洞察を提供しました。

近年では、インダストリー4.0が提供するクラウドコンピューティング機能により、製造工程へのAIの導入が可能になりました。現代の製造業は、この開発を活用し、生産ラインに沿ったコンピュータビジョンハードウェアと、AIを搭載したクラウドベースのデジタルツールを融合させています。

この目視検査装置（多くの場合、必要なのは基本的なウェブカメラだけ）は、製品画像をクラウドに送信します。その後、十分にプログラムされた機械学習アルゴリズムがそれらを分析し、潜在的な欠陥や不適合を指摘します。

大量の製品データと画像を通して、アルゴリズムが製品品質のわずかな不一致も検出するようにプログラムされており、欠陥検出能力は人間の目をも凌駕するほど向上しています。

説明したように、AIとコンピュータビジョンシステムの組み合わせは、製造現場における人間ベースの目視品質検査とは大きく異なる多くの利点を提供します。これらの利点は以下の通りです：

• ヒューマンエラーの可能性を排除することで、生産工程をすり抜ける品質不良の発生率を大幅に減らすことができます。

• このアルゴリズムは、1つの製品にある複数の欠陥を数秒で検出することができます。人間や従来の目視検査機では、かなり長い時間をかけても数個の欠陥しか特定できないかもしれません。

• 新しい製品の仕様や機能に適応するためには、担当者のトレーニングが必要で、さらに時間とリソースが必要になります。AIは欠陥を特定するために「訓練」する必要がありますが、必要な時間と人の入力は大幅に少なくて済みます。

• 人間とは異なり、人工知能は表面的な欠陥の特定にとどまりません。また、機械学習技術を応用することで、傷や可能性のある原因についてさらなる洞察を得ることができます。

• 人手による品質検査は、生産レベルが上がるにつれて規模を拡大することが困難ですが、AIを活用した品質検査ソリューションは、複数の生産ラインや製造拠点に容易に拡張でき、より効果的な欠陥検出を実現します。

最終的には、人工知能とコンピュータ・ビジョンを導入することで、非効率の核となる原因を排除し、品質管理の管理に必要なコストを削減することで、製造業者に大きな利益をもたらすことができます。

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