【製造業向け/参加無料】AI外観検査は「検知して終わり」じゃない -検査データから不良要因を特定し、工程改善につなげる方法-
【製造業向け/参加無料】AI外観検査は「検知して終わり」じゃない
検査データから不良要因を特定し、工程改善につなげる方法
製造現場では、人手不足や技能継承、目視検査のばらつきなど、検査工程にさまざまな課題があります。
こうした課題への対応としてAI外観検査の活用が進んでいますが、AIで良品・不良品を判定するだけでは、工程改善にはつながりません。
重要なのは、検査データを蓄積・分析し、
「いつ・どこで・なぜ不良が起きているのか」
を明らかにすることです。
本セミナーでは、AI外観検査の基本から、検査データを活用した不良原因の分析、前工程の改善や再発防止につなげる方法まで、具体例を交えてご紹介します。

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製造現場では、人手不足や技能継承、目視検査のばらつきなど、検査工程にさまざまな課題があります。
こうした課題への対応としてAI外観検査の活用が進んでいますが、AIで良品・不良品を判定するだけでは、工程改善にはつながりません。
重要なのは、検査データを蓄積・分析し、
「いつ・どこで・なぜ不良が起きているのか」
を明らかにすることです。
本セミナーでは、具体例を交えてご紹介します。




