Solution

作業が難しい

部品加工の作業など難しい技術のため品質レベルが安定しない。

あなたの現場が抱える
その問題ー
IDAKAが解決します

創業100年の歴史を持つ私たちは
ベストで快適な生産環境を作る
アイディアを持っています

私たちIDAKAが自信を持ってお勧めする解決策はこれです:

TECHMAN AI COBOTでオペレーションを革新

AI コボットは、AI、ビジョン、コボットの3つの技術領域をシームレスに融合した協働ロボットです。この統合により、「脳」、「目」、「手」の機能が効果的に組み合わされ、コボットは人間のように視覚的なタスクを実行し、判断を下し、行動を実行することができます。プロセスを自動化することで、時間とリソースを節約するだけでなく、人間とロボットの効率的なコラボレーションを促進し、全体的な生産品質を向上させ、工場に大きな価値をもたらします。

効率の向上: 繰り返し作業を自動化し、人件費を削減します。
品質の向上: すべてのタスクにおいて一貫した正確なパフォーマンスを保証します。
柔軟性の向上: 変化する生産ニーズに容易に対応できます。
安全性の向上: 人間とロボットが共有ワークスペースで安全にコラボレーションできます。

AIによる画像セグメンテーション技術は、サンプル画像から学習し、欠陥を正確に識別します。欠陥画像のデータセットでAIを訓練することで、新しい画像の欠陥を認識・分類することができます。

まず、欠陥のある製品の画像をAIモデルに学習させます。これにより、AIは特定の欠陥や不一致を認識できるようになります。

AIの意思決定プロセスを視覚化することで、ユーザーはモデルが欠陥をどのように識別しているのかを深く理解できます。この透明性により、AIのトレーニングデータとパラメーターを微調整して、精度を高め、誤検知を減らすことができます。また、ユーザーはこの情報を活用して品質管理プロセスを最適化し、データに基づいた意思決定を行うことができます。

トレーニングデータが多様かつ広範であればあるほど、AIの欠陥検出能力は向上します。AIにさまざまな欠陥の例を提供することで、人間が見落としがちなパターンやニュアンスを認識できるようになります。これにより、より正確かつ信頼性の高い欠陥検出が可能になり、最終的には製品品質の向上とコスト削減につながります。

欠陥のある画像と欠陥のない画像の多様なデータセットで訓練された後、AIモデルは製品品質基準を深く理解します。これにより、さまざまな照明条件や視点下でも、新しい未見の画像の欠陥を正確に識別できるようになります。AIによる欠陥検出プロセスを自動化することで、一貫した品質管理を確保し、不良品の市場への流出を防ぎます。