Value
検査の「今」を正確に把握することから始める
製造ラインの検査工程は、現場ごとに異なります。部品の種類、シフトの構成、これまでの不良履歴—これらを確認せずに自動化の話を進めると、導入後に想定外の課題が生じやすくなります。
Neural Theorem は、まず現場の状況を把握することを重視します。何を自動化できるか、何を人の判断に委ねるべきか—その整理から一緒に取り組みます。
特長
Neural Theorem の進め方
現場起点
机上の計画よりも、実際のラインを観察することを優先します。複数シフトにわたる観察で、検査のばらつきを把握します。
段階的な検討
最初から全ラインの自動化を目指す必要はありません。一つの検査ポイント、一つの部品群から始めて、効果を確かめながら進めます。
オペレーターとの連携
AIシステムを使いこなすのは現場のオペレーターです。研修と引継ぎを通じて、チームが自律的に運用できる体制を整えます。
流れ
導入までのステップ
01
検査工程の調査
現場を観察し、どこに自動化の余地があるかを整理します。
02
試験導入の設計
一点に絞ったパイロット導入で、効果と課題を確認します。
03
並行検査・評価
既存の手動検査と並行して、AIの判定精度を比較します。
04
研修と引継ぎ
現場チームが自律的に運用できるよう研修を実施します。
実績
数字で見る取り組み
47件
これまでの検査工程調査実績
8〜12週
標準的なパイロット期間
中小製造業向け
繰り返し生産を行うメーカーを主な対象としています
不良区分
主な不良カテゴリと検出方法
| 不良区分 | 一般的な検出アプローチ | 人による確認が必要か |
|---|---|---|
| 表面傷・打痕 | 照明条件を変えた画像取得 + 差分検出 | 軽微な傷は要確認 |
| 寸法・形状ずれ | エッジ検出 + 基準寸法との比較 | 境界値付近は要確認 |
| 色むら・変色 | 色空間分析 + 閾値設定 | 材料ロット差は人が判断 |
| 欠品・組み付け不良 | 部品検出 + 有無確認 | 原則不要 |
| 汚れ・異物混入 | 異常領域検出 + 分類 | 種類の判断は人が行う |
Contact
まずは現状をお聞かせください
AI検査の導入を急いで決める必要はありません。現在の検査工程についてお話しいただければ、どのような形でお手伝いできるかをご説明します。
Company
会社名Neural Theorem
所在地〒542-0082 大阪府大阪市中央区島之内1-12-13
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メールinfo@neuraltheorem.com
ウェブサイトneuraltheorem.com