アダコテック｜外観検査AI【公式】

製造業向け外観検査AI「AdaInspector Cloud」を提供するアダコテック公式アカウント。製品・技術・事例・イベント情報をお届けします。

[アダコテック｜外観検査AI【公式】 @Adacotech_JP]

「製造業の効率化＝人を減らすこと」ではない。

人にしかできない知恵や工夫に時間を使えるようにすること。現場で働く人がモノづくりを楽しめるようにすること。

代表の永井がモノづくりへの原体験と、私たちが目指したい未来について書きました。

https://t.co/RJFfB4DJhV

#製造業 #ものづくり

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欠点検出機から出力された大量のNG画像を
目視で一枚ずつ確認していませんか？

シワ、異物、孔などの欠点画像を
AIが自動で仕分ける「Shiwaketter」を動画で紹介しています！

検出機を置き換えるのではなく、
その後のベリファイ工程を効率化するAIです。

https://t.co/t2rziwgcpU

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検査AI導入のROI、計算式はシンプルです。
”（検査人件費＋不良流出コスト）－運用コスト”。

ここで見落とされがちなのが「不良流出コスト」。
クレーム対応・調査・信頼低下まで含めると、想定より大きくなることが多いです。

#外観検査 #ROI

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「汎用PCで動く外観検査AIの本当のメリット」——
コストももちろん、入手性の高さやディスコンリスクの低減といったメリットもあります！

また、現場で大きなボードを搭載したPCは、結構邪魔になりますよね...
運用の観点でもCPUベースのAIを採用することはメリットです。

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新人に検査の判断基準を教えるのって難しいですよね。
「このキズはダメ」と言葉で説明しても、実際の製品を前にすると微妙な違いに迷うケースが多いです。

ベテランの「なんとなく」の感覚をそのまま引き継ぐのは教育負荷が大きいからこそ、誰もが迷わない仕組み作りが必要です。

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「良品学習がうまくいかない３つの原因」
——照明の不安定・良品定義のばらつき・サンプル不足

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標準時間は、現場を縛るための数字ではなく、改善点を見つけるための物差し。
特に品質チェックは、人の経験や感覚に依存しやすく、ばらつきも見えにくい工程。

だからこそ「見るべき場所」「判断傾向」「検査結果」を残すことに意味があります。

#現場改善 #品質管理
https://t.co/suswgUi7mA

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材料高の今、本当に怖いのは欠陥だけではありません。

「過剰品質」も、利益を削ります。

バラつきは必ずある。
だからこそ、なぜ欠陥なのか、工程上どこでばらつくのかを見ないまま基準を厳しくするのは危険です。
良品まで不良にしていないか。

検査基準は、厳しければよいわけではありません。

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「PoCを終わらせる3つの条件」

——
①本導入の判断基準を先に決める
②検証環境を本番に近づける
③評価を感覚に頼らない

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スタッフのnote
「事業開発って、営業の上位版？」

実際に5年間やってみて気づいたのは、スキルより先に問われるのは好奇心だということ。

社内を動かすには社外から、深さがあって初めて遠くを語れる——自分なりの言語化を記事にしました。

https://t.co/Dzze4dtCZ7

#事業開発 #BizDev #ベンチャー

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スタッフのnote
「事業開発って、営業の上位版？」

実際に5年間やってみて気づいたのは、スキルより先に問われるのは好奇心だということ。

社内を動かすには社外から、深さがあって初めて遠くを語れる——自分なりの言語化を記事にしました。

https://t.co/Dzze4dtCZ7

#事業開発 #BizDev #ベンチャー

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「何を不良とするか」を言語化できている工場は、思ったより少ないです。

AIに限らず、外観検査を人に教えるときも同じ問題が起きます。

「なんとなくダメ」を言葉にできないまま、ベテランの勘に頼り続ける。 検査基準の言語化は、AI導入より先に取り組む価値があります！

#製造業 #品質管理

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外観検査AIがうまく働かないとき、AIの頭脳のせいではなく「目」の環境が原因のことが多いです。

照明の当て方やカメラのピントが甘い画像では、どんなに優秀なAIでも精度は出ません。
まずは撮影環境を整えることが、意外と一番の近道だったりします。 #外観検査 #画像処理

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AIが普及しても、「何を不良とするか」を決めるのは人間です。

検査基準を言語化して、品質の軸を持ち続けることが、製造業の強さになると思っています。
#製造業 #品質管理

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商談で「このAI、検査以外にも使えますか？」と聞かれることがあります。

想定していなかった使い方を教えていただくことも多く、お客様の声がプロダクトの可能性を広げてくれていると感じています。

#外観検査AI #アダコテック

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POKAMIRUは「いつもと違う」を検知するAIです。良品を学習させておくだけで、見慣れない変化を自動でアラートします。

ベテラン検査員の「感覚」をAIで補います。
#POKAMIRU #外観検査AI

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PoCがうまくいかない原因として多いのが「本番条件を最初に決めていない」ことです。
「とりあえず試してみましょう」で始めると、いつまでも実験が終わらず予算だけ消えてしまうことがあります。

最初に「どうなったら本導入か」を決めておくことをおすすめしています。
#外観検査AI #PoC

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クラウド型とオンプレミス型、どちらが良いか。

外部ネットワークに繋げる環境なら、常に最新機能が使えるクラウドが手軽に始められます。
一方、セキュリティ要件が厳しい工場ではオンプレ型が安心です。
現場のITインフラ事情に合わせて選んでみてください。
#製造業 #外観検査AI

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キズを見つけたいのか、色ムラを見つけたいのか。不良の種類によって「適した照明」は大きく変わります。

金属の傷なら斜めから、フィルムの異物なら下から透過させるなど。AIのアルゴリズムを選ぶ前に、しっかり光を当てて不良を見えやすくする設計が重要です。
#品質管理

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検査員さんが初めてAIの判定結果を見たときの反応は様々です。
「思っていたより細かいところまで見ている」という驚きの声もあれば、「ここは人の目の方が早い」という発見もあります。
その両方が、運用設計のヒントになっています。

#外観検査AI #品質管理