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【AI導入事例】消耗品製造における原材料の品質検査

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最終更新日:2020年11月13日

株式会社アラヤ
株式会社アラヤ
  • 公式サイト

AI導入で、高い品質での検品無人化へ!複数種類の原材料・異物に対応できた事例

消耗品製造における原材料の品質検査に、AIを導入した事例をご紹介します。 ご依頼いただいた企業様では従来、製造ラインで流れてくる原材料(植物)に まれに混入する微細な異物を、検査員が目視で発見する必要があり、 検査員による目視での発見が難しく、既存の検査装置では対応できない上、 工場・ラインごとに条件が異なりました。 課題を解決するため、製造ライン上に設置した固定カメラと、良品/不良品を 判定するAIアルゴリズムを導入し、高い品質での検品無人化を実現。 また、複数の工場・ラインへの対応には、お客様自身で実施可能なトータル システムを導入しました。 製造ラインでの製品や原材料の外観検査(検品)へのAI導入については、 ぜひアラヤにご相談ください。 【AI導入後の効果】 ■異物検出の自動化 ■複数種類の原材料・異物に対応 ■異なる条件の他工場/ラインへお客様自身で対応可能 ※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。

    その他検査機器・装置その他画像関連機器その他情報システム
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【AI導入事例】消耗品製造における原材料の品質検査

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基本情報

【AI開発時の工夫点】 ■段階的な精度向上を実現 ■誤検知率を低減させるための施策を実施 ■お客様の運用を考慮したシステム導入 ※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。

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用途/実績例

【用途】 ■製造ラインでの外観検査にAIの導入をご検討している方へ ・既存の検査機では自動化・無人化ができず、人手の作業を行っている場合 ・現場での運用プロセスに合ったシステムを導入したい場合 ・検査すべき対象物・ラインが複数あったり、検査方法が変わることがあったりし、  お客様ご自身で変更に対応できるようにしたい場合 など ※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。

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【AI導入事例】消耗品製造における原材料の品質検査

【AI導入事例】消耗品製造における原材料の品質検査

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無料画像診断受付中!アラヤの製造業向け画像認識AI開発サービス

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アラヤは、ディープラーニングによる画像認識技術を活用し、業界やお客様の業務課題に合わせ、“本当に業務で使えるAI導入”を実現します。 業界別にニーズの高い開発案件には「セミカスタムAI」としてテンプレート(学習済みモデル)を活用することで、比較的短期間でのAI開発が可能です。また、「フルカスタムAI」として一からAIモデルの構築も行います。 現在無料画像診断を受付中です。是非お問い合わせください。

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当社では、人工知能、特にディープラーニングを含む機械学習アルゴリズムを 駆使し、お客様の多種多様なニーズにもお応えできるよう、広範囲に渡る サービスを提供しています。 また、将来的にロボットが「人工意識」を持ち、人と高度な交流を始めるような時代を見据えて、研究開発を行っています。

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