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人工知能システム・応用機械学習のフロンティア！「3D自動外観検査」などを図解でご紹介
当社は、応用機械学習のフロンティアで、機械学習アルゴリズムを開発、 新しいAI技術を実際に適用し、「画像特長と機械学習手法」を活用して、 「マシン想像力」になることを目指し、リアルライフアプリケーションを 提供します。 当資料では、「錆・重ねる・汚れた刻印文字を認識」や「時系列モデリング、 警告のため数秒前に異常検出」、「画像処理で不良検索・不良名・ランク判別」 などを図解で掲載。 研究方面や実験向けの人工知能システム構築のお手伝いをします。 是非、ご相談ください。 【掲載内容】 ■錆・重ねる・汚れた刻印文字を認識 ■時系列モデリング、警告のため数秒前に異常検出 ■画像処理で不良検索・不良名・ランク判別 ■3D自動外観検査 ■検査機製造 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
「予測AI」とシミュレーションで現場の「4つの壁」を突破する
製造業界の品質管理においては、製品の安定した品質維持と、不良品の削減が常に求められます。特に、熟練技術者の経験に依存する判断工程や、突発的な設備停止による生産ラインのダウンタイムは、品質管理上の大きな課題となります。また、長年蓄積された製造データが十分に活用されていない場合、潜在的な品質リスクを見逃す可能性があります。これらの課題に対し、AI・機械学習の活用は、データに基づいた客観的な判断や、将来の事象予測による事前対策を可能にし、品質管理の高度化に貢献します。 【活用シーン】 ・熟練技術者の判断に依存する工程の標準化 ・設備の突発停止の予兆検知とメンテナンス効率化 ・過去データの分析による品質改善点の発見 ・製造プロセスにおける異常検知と原因究明 【導入の効果】 ・技術伝承の不安軽減と判断精度の均一化 ・ダウンタイム削減による生産性向上 ・データ活用による隠れた課題の発見と解決 ・品質の安定化と不良率の低減
