近年では、製造業でもAI技術が積極的に採用され始めています。AIを用いた外観検査などは、その最たるものといえるでしょう。本記事では、外観検査にAIを導入するメリットや活用事例などを解説します。外観検査へのAI導入を考えている企業経営者・担当者の方は、ぜひ参考にしてください。
外観検査とは
「外観検査」とは、製造途中の製品に歪みや汚れ、欠陥などがないかをチェックする検査のことです。ものづくりに携わる企業には欠かせないプロセスであり、あらゆる業界で実施されています。
外観検査を行う目的のひとつは、品質の維持です。品質の低下は利益の低下に直結するおそれがあるため、何としてでも避けなくてはなりません。検査で不良品を見つけたときは、原因を探ったうえで改善策を講じ、品質の維持に努めます。また、品質向上や保証のためにも外観検査は行われています。
検査の方法としては、「インライン検査」と「オフライン検査」の2つが代表的です。インライン検査とは、製造ラインに検査システムやセンサーなどを搭載し、一連の作業の中で検査を行う手法です。生産ラインを止めずに検査を行えますが、システムやセンサーを使わず目視で実施するケースでは、相当な時間を要してしまうことがあります。
対してオフライン検査は、製品を一度ラインから下ろしてチェックする手法です。ラインと切り離して別プロセスでチェックを行うため、より精密な検査を実施できます。一方で、大量生産の場合、すべての製品をチェックするのは難しく、検査スタッフの経験や技量に左右されやすいデメリットがあります。
外観検査にAIを活用する必要性
「AI」とは「Artificial Intelligence」の略称で、人工知能のことを指します。近年、AIの研究が著しく進んでおり、さまざまな分野において活用され始めました。身近なところでは、スマートフォンやエアコンなどにもAIの技術が投入されています。
現在では、外観検査にもAIの技術が用いられるようになりました。より精度の高い検査をスピーディに行えるからです。人の目でチェックする目視検査では、チェックを担当する検査スタッフのスキルや経験によりばらつきが生じるうえ、時間もかかります。また、限られた人員で現場を回している企業では、人材を確保できない課題もあります。
従来の検査装置も、設定の複雑さやルール化の難しさといった課題があり、決して盤石とはいえません。次々と新たな製品の生産を行う工場では、その都度設定をしなおす必要もあります。
外観検査にAIを導入すれば、これらの課題を解決できます。目視よりも高精度な検査が可能で、スピードアップも図れます。検査スタッフをたくさん配置する必要もなくなり、人的コストの削減も見込めるでしょう。外観検査にAIを導入するメリットは、のちほど詳しく解説します。
外観検査 × AIの活用例
現在では食品業界や化粧品業界など、さまざまな業界でAIを活用した外観検査が実施されています。たとえば食品製造業においては、包装の印字ズレ・パッケージの汚れ・傷・食品容器の焼けや破れ・へこみ・内容物の色・大きさ・異物混入などを、AIを用いた外観検査でチェックしている事例があります。
またボルトやナット、ベアリングなどの金属製品・金属部品製造においても活用されています。AIの導入により、金属部品の0.1mm程度の傷や打痕も検出が可能となりました。打痕だけでなく色ムラやサビ、割れ・欠けなどにも対応できます。
運送や物流、製造業などにおける検品業務でも、AIが力を発揮しています。製造業のラインでは、検査対象をカメラで撮影し、AIが傷やへこみなどをチェックします。運送や物流の検品業務では、バーコードの読み取り精度が向上したことで、従来よりも作業効率が大幅に向上しています。
化粧品業界の検品業務においても、AIを活用した高精度な検査を実現しています。ランダムな外観の化粧品でも、AIなら惑わされることなく異常の検知が可能です。凹凸のある製品に異物が混入しているケースでも、問題なく認識できます。
外観検査にAIを活用するメリット
すでにさまざまな業界で外観検査へのAI活用が進んでいますが、その理由はひとえに多大なメリットを得られるからだと考えられます。ここからは、外観検査へのAI導入を検討されている方に向けて、AI活用の具体的なメリットをご紹介します。
検査スピードの向上
大量生産を行う工場では、日々たくさんの品を製造しているため、検査スピードの向上は必須です。しかし、検査のスピードを上げてしまうと、今度は丁寧に外観をチェックできず、不良品を見過ごしてしまう可能性が高まります。
AIであれば、このような課題を解決できます。目視に比べ圧倒的なスピードでのチェックが可能であり、なおかつ微細な異常も見逃しません。目視では発見が困難な傷や異物も検知できるため、些細なミスが許されない現場でも活躍してくれます。
目視検査の場合、精度を求めると時間がかかり、スピードを重視すると精度が下がるというジレンマがあります。しかし、AIなら精度の高さとスピードを両立できます。人間ではまず不可能なことも、AIなら難なくクリアできるのです。
ヒューマンエラーの防止
目視による検査では、精度に限界があります。微細な傷や汚れ、異物を人の目で検知するのは難しく、気付かないまま不良品を流してしまうことも考えられます。
担当するスタッフによって、検査の精度が左右されやすいのもデメリットです。経験や能力はスタッフごとに異なるため、精度にどうしてもばらつきが生じるのは避けられません。結果的に、品質が安定しない事態を招くおそれがあります。
これらの課題も、AIの導入により解決が可能です。AIなら、肉眼では捉えにくい細かな傷やへこみなども検知できます。さらに、作業が属人化する心配もないため、同じ条件やルールで運用を行えば検査精度のばらつきが生じず、一定の品質を確保できます。
また、検査スタッフの体調不良や、疲労による集中力低下で生じるヒューマンエラーも、AIなら回避できます。AIは体調を崩すことも、集中力を欠くこともありません。常に一定のクオリティで検査を実行でき、現場スタッフの負担軽減にも一役買ってくれます。
リソースの確保
不具合が発生するほど、外観検査に人材を割く必要があります。特に、連続して不良品が発見されるようなケースでは、普段検査を担当しないスタッフまで巻き込まれるおそれがあります。
このような事態になると、通常の製造業務が滞ってしまいます。検査に人材をとられてしまい、残された製造スタッフたちにも相当な負担がかかりかねません。その結果、少ない人数で現場を回そうとして、ヒューマンエラーを誘発してしまう可能性もあるのです。
AIを用いた外観検査なら、このようなリスクが生じません。高精度かつ迅速な検査を実行できるため、検査スタッフの数も最小限にとどめられます。それまで検査を担当していたスタッフも、生産ラインやほかの主力業務へ回せるなど、浮いた人材を有効活用できるメリットもあります。
設定作業の短縮
従来の検査システムでは、新製品が登場するたびに、さまざまな設定を変更する必要がありました。設定業務にはそれなりの時間がかかるため、その間は生産ラインもストップしなければなりません。
数ヶ月に一度程度の頻度なら、さほど問題ではないでしょう。しかし、1～2ヶ月に一度、場合によってはもっと短いスパンで設定変更の必要が生じるとなると、大きな問題です。そのたびにラインが長時間ストップしてしまい、売上にも大きな影響を与えかねません。
AI外観検査なら、製品によってはデータ設定の簡素化が可能です。従来よりも短時間で設定が完了するため、ライン停止による影響を抑えられます。ただし、設定の簡素化が可能かどうかは、製品の仕様によって異なる点には注意が必要です。頻繁に新商品の製造を行うのであれば、事前に確認しておきましょう。
HOYAが提供する「外観検査へのAI導入ソリューション」
HOYAデジタルソリューションズでは、AIによる検査の自動化をワンストップでサポートするサービスを提供しています。AIの活用には専門的な知識やノウハウが必要であり、素人がスムーズに導入するのは困難な現実がありました。本サービスでは、AI外観検査の導入に必要なインプット・アウトプットを、クライアントのニーズに合わせて柔軟に設計・構築できるため、専門知識などをもたなくともエンドユーザー自身がAIモデルの作成や評価を行えます。
本サービスの最大の魅力は、運用を強力にサポートしてもらえることです。AIによる外観検査を導入しても、正しく運用できければ成果を得られません。同社では、通常の運用をエンドユーザーがスムーズに行えるよう、全面的なサポートを行っています。状況に合わせた最適な提案をしてくれるので、AIによる外観検査を導入したい方は、ぜひ活用してみてはいかがでしょうか。
まとめ
AIを外観検査に導入するメリットは、主に検査スピードの向上やヒューマンエラーの防止、リソースの確保、設定の簡素化などです。AIなら、従来の検査業務におけるさまざまな課題を解決に導けるでしょう。AIの導入にはそれなりのコストがかかりますが、それを補って余りあるメリットもあるため、導入を検討する価値は十分あるといえます。
