事例 4／6 · 書籍『IRIS』より
12:10 — 検査エリアの部品
検査エリアで写真を1枚撮ると、不良に印がつき、重大度で分類されて表示されます。生産は動いているので、ラインに知らせが届き、その場で保留が提案されます。同じネットワークはラインの中で短サイクルAIとしても働いています。二つの速度、ひとつのメモリです。
書籍に書かれているとおりの事例
12:10、現場では何が起きているのか？
照明が調整された検査エリアで、品質責任者がライン立ち上げ時の部品を写真に撮ります。溶接と仕上げが外から見える自動車部品です。画面には、重大度で分類され印のついた不良が表示されます。側面の引っかき傷、切断エッジのバリ、溶接ビードの2つのブローホール。
生産は動いているので、手順はその場で始まります。ラインに知らせが届き、仕掛品の保留が提案され、決める立場の人のテーブルに、写真とともに判断材料が載ります。自動車や航空機の業界では、それを今知るか、夕方5時に知るかの差は、コンテナ単位で測られます。
同じ画像認識ネットワークは、粉体塗装ラインの中で短サイクルAIとしても働いています。工程のリズムに合わせて、ミリ秒単位で、外部のサーバーに一切頼らずに部品を一つひとつ検査し、基準を満たさないものをはじき出します。機械の中の短サイクル、人を調整する長サイクル。二つの速度、ひとつのメモリです。
事例の概要 · チャネル：製品写真 — スマートフォンのカメラとラインカメラ · システム：IRIS Connect + IRIS Edge — 短サイクルAI
ほかの五つの事例
工場の一日と、六つの入力チャネル。
よくある質問
この事例とROI資料について。
「検査エリアの部品」の事例は実話ですか？
はい。書籍『IRIS』の「実践事例」の章に書かれた、実際の導入例です。その数値はROI資料にまとめています。
ROIを請求すると、具体的に何が届きますか？
この事例の数値をまとめた資料と、それが御社の工場ではどうなるかの見立てを、48時間以内にお送りします。
自社の業種にも当てはまりますか？
この事例の入力チャネル（製品写真）は、どの工場にも存在します。つくっている製品が何であっても同じです。業種ごとの見立ても資料に含めています。