AIを活用した不良品検知とは？導入メリットや事例を紹介
キャディ編集部
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目次
製造業では製品の高度化や品質要求の厳格化、それに伴う熟練作業者の業務の属人化によって、品質がばらつきやすい状況が深刻化しています。不良品の流出リスクが高まることは、顧客クレームや信頼低下につながるケースも少なくありません。
こうした状況を打開する手段として注目を集めているのが、AIを活用したシステムの導入です。
しかし、AIシステムの導入には適切なデータ整備や自社の課題の明確化など、いくつかの重要なポイントがあります。この記事では、AIを活用したシステムの基本的な仕組みから、導入のメリット・デメリット、具体的な導入ステップまでを解説します。
AIでの不良品検知とは？
製造現場では、品質管理にAIを活用する取り組みが広がっています。これまでの品質管理は、熟練作業者の目視や経験による判断が中心でしたが、AIを導入することで製品の品質データを自動的に収集・分析できるようになります。
例えば、AIなどのデジタル技術を活用することで、図面や不良品情報などのデータを可視化できます。見落としがちな不良品のデータを素早く確認できるため、不良品による手戻りを未然に防ぐことが期待されています。
AIによる品質管理は、人手に頼る検査工程の自動化を目指すものではなく、製造プロセス全体の最適化を通じて品質向上を実現するアプローチです。データに基づく予防保全や工程改善により、不良品の発生そのものを減らすことができます。
製造現場が直面する品質管理の課題
製造現場が直面する品質管理の課題としては、従来の検査方法への限界や業務の属人化などが挙げられます。この章では製造現場が直面する品質管理の課題を解説します。
従来の検査方法の限界
従来の製造現場における品質検査は、熟練作業者による目視検査が中心でした。しかし、作業員の体調や集中力によって検査精度にばらつきが生じ、長時間作業での疲労による見落としのリスクが高まります。
また、図面に紐づく不良品情報を他部署へ聞いて回らねばならず、手間と時間を要します。このように、人による目視検査には本質的な限界があり、多くの製造業で品質管理における重大な課題となっています。これらの課題を解決するため、新たな検査方法の導入が求められています。
業務の属人化
製造業では、熟練作業者による業務属人化が課題です。例えば、不良品の目視検査では「何となく違和感がある」という経験則による判断が重要になります。熟練作業者の経験や勘に頼る部分が大きく、その技術を標準化することが困難です。
このことから若手社員への技術継承が必要なのですが、熟練作業者は、先輩の背中を見てノウハウを習得してきたため、感覚的な判断基準を若手にうまく指導することができません。
若手に技術継承できなければ、各社員の持つ品質管理のノウハウに差異が生じ、不良品の発生を増加させることになるでしょう。
顧客満足の低下
製造工程で見逃された不良品が市場に流出した場合、企業は深刻な影響を受けることになります。クレーム対応や不良品の回収・交換費用の負担が発生するだけでなく、取引先からの信用やブランドイメージの低下につながるでしょう。
特にSNSが普及した現代では、製品の不具合情報は瞬時に拡散されます。たった1件の不良品流出が、企業の売上減少や取引停止など、経営を揺るがす重大な問題に発展するリスクがあります。
このように、不良品の流出を防ぐことは、単なる品質管理の問題ではなく、企業の存続にも関わる重要な経営課題となっています。
変化する社会環境への対応
現代の製造業は、グローバル化、技術革新、ニーズ多様化による変化が加速しており、製品ライフサイクルの短期化や多品種少量生産への対応が求められています。従来の画一的な検査方法では、こうした多様化する要求への対応が難しくなっています。
近年の社会情勢の変化により、サプライチェーンに混乱が起こりやすく、部品調達から出荷までのプロセス全体で、より高いレベルでの可視化と迅速な対応が求められています。
基幹システムや設備の老朽化
現在、多くの企業で基幹システムや設備の老朽化が進み、いわゆるレガシーシステムとなってデータの連携や管理・分析の難しさに直面しています。
製造業においても同様に、こうしたレガシーシステムによって品質情報を一元的に把握し、迅速な意思決定や改善を行うことに難しさを感じている企業は少なくありません。
※参考：「DXレポート」経済産業省
AIを活用した不良品検知のメリット
AIを活用した不良品検知には製品の品質向上やノウハウの標準化といったメリットがあります。この章ではAIを活用した不良品検知のメリットを3つ紹介します。
製品の品質向上
AIシステムにより、図面データと不良品情報を連携させることで、設計段階から品質リスクを予測し、事前対策が可能になります。
例えば、過去の不良品データを分析することで「特定の形状で加工不良が発生しやすい」「この寸法指定では公差を満たすことが難しい」といった傾向を早期に発見できるでしょう。
さらに、不良品の発生を抑制することで、手戻りによる追加工程や再製作のコストを削減できます。AIによる早期発見・予防は、品質向上とコスト削減の両立を実現する有効な手段となります。
蓄積されたノウハウの標準化
熟練作業者の経験や勘に頼っていた品質基準が、AIシステムの導入により数値化・可視化できるようになります。
例えば、過去の不良品データや履歴を一元管理することで、若手社員でも必要な情報にすぐにアクセスできます。これにより、熟練作業者と若手社員の間で生じていた判断のばらつきが解消され、誰もが同じ基準で検査を行えるようになるでしょう。
さらに、蓄積されたデータを分析することで、「特定の工程で不良が発生しやすい」「この時期に品質が低下する」といった傾向を把握できます。これまで熟練作業者の頭の中にあった品質管理のノウハウを、組織全体で共有・活用できる財産として残せる点も大きなメリットです。
業務の効率化
品質管理において、従来の検査方法では、過去の図面情報や不良品の情報をその都度、探し回らねばならず、多くの時間と手間が必要でした。
しかし、AIシステムを導入することで、過去の品質データや不良品情報を一元管理できるため、これまでかかっていた検索時間を大幅に削減できます。また見落としがちな不良品情報を迅速に確認できるため、製造工程のおける手戻りを防げます。
これまでかかっていた検索時間を他の業務に充てられるなど、製造プロセス全体の業務効率向上につながるでしょう。
AIを活用した不良品検知の導入ステップ
AIを活用したシステムを導入するには、課題を把握したり、構造化されたデータ基盤を整えたりなどが必要です。この章ではAIを活用した不良品検知の導入ステップを解説します。
品質管理に関する課題を把握する
導入する前に、まずは自社の課題を詳しく分析する必要があります。例えば、不良品はどの程度の頻度で発生しているのか、また、その不良品にはどのような傾向があるのかなどです。自社の品質管理における具体的な課題を徹底的に分析し、数値目標を設定することが重要です。
例えば、現在の不良品率が3％であれば、AI導入後に1％未満に削減する目標を掲げるといった形です。また、生産性向上を目指す場合は、検査工程の効率化により、検査時間を現状の50％短縮することを目標とすることも考えられます。
また、実際に検査を行っている現場作業者からの声を丁寧に聞き取ることも欠かせません。日々の検査業務で感じている困難な点や判定基準があいまいで迷う項目などについて、具体的な事例を集めます。
これらの現状分析と課題の洗い出しを通じて、自社が本当に必要としているシステムの要件が明確になります。その結果、導入するAIシステムの選定をより適切に行うことができ、効果的な品質管理体制の構築につながるでしょう。
構造化されたデータ基盤を整える
AIシステムの効果的な運用には、検査データを整理しながら収集・保存することが不可欠です。しかし、製造業では、過去の図面や関連データなどの情報が、紙や個別のExcelファイルといったさまざまな形式で、異なる場所に保管されていることも少なくありません。
このように形式やフォーマットが異なるデータを蓄積しているだけでは、AIシステムを効果的に活用することは困難です。AIシステムを導入し、最大限に活用するためには、これらの散在するデータを収集し、体系的に管理できる基盤を整える必要があります。
具体的には以下のような項目を統一的に整理します。
- 製品ID（製品の個体管理番号、ロット番号など）
- 製品仕様（寸法、材質、表面処理など）
- 品質データ（傷の大きさ、変形量、色むらの度合いなど）
- 検査日時（検査を実施した年月日、時刻）
- 検査箇所（製品表面、内部、接合部など）
- 不良の種類（傷、汚れ、変形、異物混入など）
これらのデータを適切に構造化し、データの基盤を整えることで、システムの導入時にスムーズな運用が実現するでしょう。
導入体制を構築する
AIを活用した不良品検知システムを効果的に導入するためには、以下のような準備と対応が必要です。これらの準備をしておくことで、スムーズにシステム導入が行えます。
| 項目 | 準備・対応内容 |
| 1. 投資規模の慎重な評価 |
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| 2.デジタル技術を推進できる人材の確保 |
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| 3. セキュリティ対策の確立 |
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| 4. 段階的な導入アプローチ |
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| 5. 自社の状況に合ったシステム・ツールの選定 |
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AIを活用した不良品検知の導入事例
弊社が提供している「CADDi Drawer」の導入事例を紹介します。
株式会社日阪製作所：設計情報への即時アクセスで、開発スピードと品質向上を実現
課題・背景
株式会社日阪製作所では、下記のような課題を抱えていました。
| 課題 | 内容 |
| 設計情報がうまく活用できていない |
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| 同じ設計不良を繰り返す |
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取り組み内容
課題を解決するために図面データ活用クラウド「CADDi Drawer」の導入を決定し、下記のような取り組みを行いました。
| 取り組み | 内容 |
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CADDi Drawerの活用 |
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成果
CADDi Drawerの導入により、下記のような成果を上げています。
| 成果 | 内容 |
| 図面検索の効率化 |
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| 今後期待できる成果 |
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まとめ
品質管理の課題を抱える製造現場において、AIによるシステム導入は有力なソリューションとなります。品質管理のノウハウを標準化できたり、情報の可視化により製品の品質向上につながったりと、メリットも生まれるでしょう。
ただし、導入に際しては、導入前の現状分析と課題の明確化、構造化されたデータ基盤の構築が必要です。まずは自社の課題や活用できるデータを整理し、スムーズなシステム導入を目指しましょう。
Authorキャディ編集部
製造業に特化した記事を執筆しています。技術の最新トレンドや業界の動向、生産効率の向上に関する実践的なTipsなど、みなさまが現場で活かせる情報を提供することを目指しています。また、製造現場の課題解決や改善に役立つツールやリソースの紹介も行っています。業界のエキスパートとのインタビューや成功事例の共有を通じて、製造業の未来を切り拓くサポートをしてまいります。
