チョコ停を引き起こす6つの原因とそれぞれへの対策
チョコ停は一見小さな問題に見えるかもしれませんが、累積すると生産性に大きな影響を与える問題です。今回は、チョコ停の原因を6つの項目に分類し、それぞれの原因と対策を解説していきます。
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異常検知ソリューション「Impulse」にまつわる用語や基礎知識をご紹介します。
チョコ停は一見小さな問題に見えるかもしれませんが、累積すると生産性に大きな影響を与える問題です。今回は、チョコ停の原因を6つの項目に分類し、それぞれの原因と対策を解説していきます。
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製造業やプラント業界において、設備稼働率(機械稼働率)の向上は生産性と収益性を大きく左右する重要な課題です。本記事では、そもそも設備稼働率とは何かを解説するとともに、稼働率を向上させるために注目すべきポイントを紹介します。
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製造業において、競争優位性を築き、持続的に成長するためには、絶え間ない「効率化」が不可欠です。しかし、多くの企業では、どの工程にどのような手法を導入すれば最大の効果が得られるのか、頭を悩ませているのではないでしょうか。
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製造業において、サイクルタイムの短縮は生産性向上とコスト削減の鍵を握っています。しかし、複雑な工程やボトルネックの存在により、改善は容易ではありません。本記事では、金属加工と樹脂成形を例に、それぞれの工程を分解し、サイクルタイム短縮のための具体的な方法を紹介します。
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製造品メーカーから出荷した製品が、市場で健康被害などの大きな問題を発生すると、企業の経営に取り返しのつかない影響を与えることになります。しかしながら、自社の工場で発生する不良について「どのように不良を検出し、除去すれば良いか?」「どのような方法で不良を低減させたらよいか?」について、迷っている方も多いと考えます。
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ドイツの製造業は、インダストリー4.0によるIoT化やAI 等を使用した第4次産業革命を目指しています。その取り組みは、リアルタイムに製造工場の生産品質データをIoTセンサなどで収集しデータを蓄積します。その後、AI分析を行い、対策を立案して実行する仕組みです。
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製造業界においてドイツ政府は「インダストリー4.0」と呼ばれる、IoTやAIなどを用いた技術革新、「第4次産業革命」を推進しています。一方、我が国では、第5期 科学技術基本計画(平成28年1月公表)において「Society5.0」が提唱されています。これは、「サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させたシステムを構築」し、経済発展と社会問題の解決を図ろうとするものです。
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製造業におけるAI検査は、品質保証と効率化の鍵を握ります。外観検査から音響、振動解析、ロボット検査まで、AIは様々な形で活用されています。最新の技術進歩により、これらの検査はさらに精度が高まり、生産ラインのスピードアップとコスト削減に貢献しています。
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製造品メーカーから出荷した製品が、市場で健康被害などの大きな問題を発生すると、企業の経営に取り返しのつかない影響を与えることになります。しかしながら、自社の工場で発生する不良について「どのように不良を検出し、除去すれば良いか?」「どのような方法で不良を低減させたらよいか?」について、迷っている方も多いと考えます。
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昨今、スマート工場(スマートファクトリー)や工場DX(デジタル・トランスフォーメーション)の採用が産業分野で叫ばれていますが、導入はなかなか進んでいません。日経ものづくりが実施したアンケート調査では、およそ6割が「日本のスマート工場の取り組みは世界に比べて遅れている」と回答しています。
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製造業でよく耳にする用語に「タクトタイム」「サイクルタイム」「リードタイム」といったものがあります。それぞれ混同しやすい用語ですが、その違いをきちんと理解して使い分けられているかというと、自信がないという人もいるのではないでしょうか。
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近年、製造・生産現場で機械や設備の故障・障害を未然に防ぐために、AIを活用した故障予兆検知システムの導入が増えています。これまで人の手で行われていた保全業務をAIで一部または全てを代替することで、どのような恩恵が受けられるのでしょうか。今回は、
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人口減少による労働力の不足やライフワークといった価値観の変化などにより、企業ではいかにして業務の効率化を進めるかが課題となっています。特に製造業の現場では、従業員の高齢化が加速の一途をたどっており、事業の継続に向けた対策が求められています。このような状況下から
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外観検査(visual inspection)とは、品質保証・品質維持のため製造品の外観を検査すること。製造業の品質管理においてこの外観検査は基本的な検査項目の一つとなっています。外観検査によって製品が市場に流通する前に不良品を除外することで、製品の品質を一定に
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異常検知とは、他の膨大なデータと比べて振る舞いが異質なデータを検出するための技術のことです。こうした異常検知を行うためのシステムは、工場内の機械設備の故障予兆、クレジットカードの不正利用、病院内の患者の見守りなど様々な分野に活用されています。今回は、異常検知とはどのようなものなのか
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高い品質を維持しながら安定した製品を提供し続けるには、品質管理を徹底する必要があります。特に製造業の現場では、不良品を出さないためにも品質管理は欠かせません。今回は、品質管理の基礎知識や代表的な手法、そして近年注目を集めるAI(人工知能)技術を活用した品質管理の事例・ユースケースについて
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製品に傷、汚れ、色ムラ、湾曲、位置ずれ、バリなど、様々な不良が発生していないかを確認する検査工程を一般的に外観検査と呼びます。従来こうした外観検査は人による目視(目視検査)によって行われてきましたが、検査対象や検査内容、検査規模によっては、外観検査装置やAI(機械学習)を活用した外観検査システムの導入に
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作業分析とは、主に組み立て作業など製造分野の各工程で行われる作業員の作業内容を確認・分析することで、工程改善や不良品流出の抑止、作業員の負荷低減などに繋げる取り組みのこと。昨今、人の骨格検知技術と製品や工具などの物体検知技術、そしてAI(機械学習)による分析技術を組み合わせ、
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製品や部品に付着した傷や汚れ、その他異常を検査する「外観検査」。従来より人の目による「目視検査」が一般的が一般的に行われていますが、昨今これら外観検査の自動化に取り組む企業も増え始めています。しかし単に外観検査の自動化といっても
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製品や部品の品質を維持・保証するために、製造の現場では様々な検査が行われます。中でも、製造品の表面についた、傷・汚れ・変形・バリ・欠け・色ムラなど、不良の有無のチェックを行う「外観検査」は代表的な検査です。
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製造された製品や部品は、出荷する前や各製造工程において品質基準を満たしているかといった検査が行われます。様々な検査の中でも「外観検査」は、製品、部品の表面に傷・汚れ・変形・バリ・欠け・異物の付着などの不良が無いかをチェックする検査です。
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今回は、弊社が提供する機械学習を活用した分析ソリューション「Impulse」ユーザ向けのDeveloperサイトについてご紹介いたします。
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