昨今、多くの製造業界の現場で問題となっているのが、少子高齢化による人手不足です。

外国人技能実習生などの、海外からの人手に頼っている企業もありますが、管理団体への申し込みや在留資格やビザの申請、いつ終わるか分からないコロナ禍の中で、充分な人手を確保するのは難しい状況になっています。

そんな中で自社の製品の外観検査部門で注目されているのが、ＡＩの画像解析技術を利用した外観検査です。

外観検査とは製品や部品の外観的な欠陥を確認して、商品として問題がないか判断することです。

キズや汚れ、変形などのある商品を出荷すると企業の信用に関わりますから、決して省くことのできない工程です。

画像解析とは、人間の目の代わりをするカメラで撮影した画像データーから、商品の位置や角度、形状と寸法や数量などを出力して、事前に登録したデーターと照らし合わせて良否判定を行う事です。

ＡＩを利用した画像解析では、人間の目では顕微鏡などを使わなければ確認できないキズなども、高画質なカメラを利用すれば瞬時に発見することも可能です。

今まで人間の目で一つ一つ確認していたのですから、もちらん目視よりも少ない人員で実施することができます。

今までこれらの作業を担当していた人員を、生産工程へ回すことが可能になるため、生産性の向上につながります。

もちろん導入するには購入費もかかりますし、運用環境の準備も必要ですが、配置後は人員の問題やコストを減らすことができるので利点が大変多いです。