目視品質検査で製品欠陥を最小限に
手動による品質検査は、しばしば時間がかかり、エラーが発生しやすいため、不良品が混入するリスクが高くなります。Tulipのコンピュータービジョン機能により、製造業者は面倒な手作業による検査の負担を軽減し、生産性を高め、オペレーターが製品の欠陥をより早く正確に特定できるようにし、品質を向上させることができます。
民主化された技術で検査作業強化
Tulipでの目視検査設定に博士号は必要ありません。人間中心のコンピュータビジョンの最新の進歩と、コード不要のアプリを組み合わせて、業務の品質を向上。低価格の市販のカメラを使って、工程中の物体や動作を追跡します。
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生産ボトルネックの解消
スチームラインによる品質検査を実施し、生産に支障をきたすことなく、顧客に不良品が届かないよう防止。
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オペレーターのミス軽減
精神的疲労による不適合品の受け入れや適合品の拒否などの、リスクと無駄を防止。
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知識損失防止
品質欠陥を特定するための新人オペレーターのトレーニングには時間やコストが必要。
品質検査を効率化する簡単な方法
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エッジ実行
クラウドベースの機械学習機能のパワーを、待ち時間なしで活用。
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欠陥検出
AIモデルを使用して、対象物の欠陥、異常、エラー、問題を認識し、より詳細な検査を行うようオペレーターに警告。
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欠陥の分類
欠陥の種類から欠陥の数を判断。
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欠陥カウント
欠陥の種類から欠陥の数を判断。
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欠陥測定
欠陥の長さを測定し、対象物における欠陥の大きさを定量化。
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欠陥特定
xyz座標を特定し、欠陥の位置を特定。
注目のリソース
カメラ付きアプリの品質向上
Tulip Visionの利点
- オペレーターの精神的負担を軽減
- 欠陥が下流に移動するのを防ぐ
- オペレーターは、最も重要な業務に集中
Laerdal社、ビジョン検査でエラー防止
実施と結果：
- 組立工程の効率化
- 人為的ミスによる欠陥や部品漏れの排除
- 返品請求処理にかかる時間の短縮
目視による品質検査にAI活用
内容
- 人間による欠陥検出がもたらす課題
- AIによる検知の自動化
- 品質検査におけるAIの利点
構成可能なアプリ
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コネクテッドアプリでオペレーション強化
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製造業向け製品カタログとトレーサビリティソフトウェア
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欠陥および不適合管理
検査ステップをラインに組み込み、欠陥報告とアラートをオペレーターのワークフローにシームレスに追加することで、品質コスト削減。
オペレーターのワークフローに目視品質検査を組み込む
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