RUTILEA

CASE STUDY: 非鉄金属製造メーカー

ダイカスト検査装置の実ライン導入

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検査員の目視による全数検査をしており、シビアな検査基準のためで負担が大きかった。
また人の検査ではバラつきがあり、かつ不良流出を避けるためオーバーキルせざるを得なかった。

ダイカスト製品の検査自動化に伴う課題

ダイカスト製品については、検出したい欠陥ごとにルールを作成して不良品発見を行うルールベースでの検査アルゴリズムの開発が難しく、検査の自動化は困難だとされていた。
また、従来は外観検査やピッキング等の搬送自動化は数千万円程度かかるとされていて、検査工程の省人化にあたり技術面だけでなく投資対効果が課題になっていた。

弊社AIとロボットアームを組み合わて, 低コストで自動検査装置を実現

当社の提供するロボット制御やオープンソースを活用することで、ばら積み状態からのピッキング、撮影、外観検査の自動化を実現可能にしました。また、市販のカメラと距離センサーで自動ピッキングを実現し、さらに自社開発のAIソフトウェアと協働ロボットアームや照明などを組み合わせることで、低コストで自動検査装置を実現しました。

検査の自動化を実現し、製造工程も改善

検査の自動化を実現するとともに、不良パターンのビッグデータ解析を行い、その解析結果を鋳造・加工工程にフィードバックすることで、製造工程の改善にまで活用できるようになりました。