[事例ニュース]

2019年5月20日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　和良工業は従来、全社員の半数以上を動員し、人の目視による品質検査を行ってきた。このため、人手不足と生産効率の低下という問題があった。作業員の高齢化や新規作業員の確保・教育の難しさなど、技術継承にも課題があった。また、目視検査では検知が難しい微細な不具合に対応する負担も大きかった。

写真1：和良工業は、製造したゴム部品の目視検査をAIに代替し、検査の効率を高めた（出典：テクムズ）
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　こうした経緯で、テクムズが提供する、AIを用いた品質検査システムを導入した。専用ポットに製品を置くだけでOKかNGかを即座に判断してくれる（写真1）。部品の、傷、焼付き、バリ、融合、充填不足などを検出する。0.1ミリメートルの傷検出精度で1カ月あたり100万個以上の品質検査が可能としている（1日に10時間、1カ月に26日稼働した場合の計算値）。

　導入した品質検査AIは、2019年4月時点で、人の目視検査と同等以上の実績値を出しているという。試験導入から記事執筆現在まで、半年が経った今でも製品不良のクレームは発生していない。

　現在は、製造工程と検査工程を分けて実施しており、品質検査システムは検査工程の中で単独で稼働している。次のステップでは、製造工程の最終ラインに品質検査AIを組み込む予定である。これにより、人員負荷を大幅に減らすことができると見込んでいる。

　品質検査AIの導入前は、熟練作業員でも製品1個当たりの検査に4秒程度の時間を要していたが、品質検査AIでは1個当たり1秒未満で検査が終わる。次のステップで製造工程の最終ラインに品質検査AIを導入することで、生産効率が4倍以上に向上する予定。数年内には、AIによる検査の完全自動化を実現させる。