AIロボットアームを活用し、生産ライン検査を驚きの3倍速に――バイクメーター（HMI）の事例
クロスシステム統合が新たな課題をもたらす：HMIメーカーが直面する品質検証とマルチアプリケーション統合の二重の挑戦 今回ご紹介する事例のお客様は、HMI（Human Machine Interface）製品メーカーであり、輸送機器向けメーターや産業用タブレット端末を主力製品としています。従来、この種の製品アプリケーションは単一機能タスクが中心で、統合ニーズはほとんどありませんでした。 しかし、スマートアプリケーションの台頭により、現在では多様なアプリケーション操作をシームレスに搭載し、他デバイスとの連携や無線ネットワーク接続を含むシステム統合をどのように実現するかが、HMI製品にとって大きな課題となっています。さらに、生産ラインにおける品質検査においても、従来以上に多く、かつ厳しい要求に直面することとなりました。 課題1：検査時間の増加 製品機能の多様化に伴い、検査に要する時間も必然的に長くなります。検査効率を改善できなければ、生産量や生産能力への影響は避けられません。 課題2：検査項目増加による手動検査のばらつき 機能拡充が進む中、従来の手動作業では検査ニーズを十分に満たせなくなっています。手動検査では「定性的・定量的・再現性のある」操作を保証できず、手法のばらつきが問題特定を妨げ、検査結果の差異を生じやすくします。 課題3：検査過程と結果の記録精度 検査結果の記録は出荷可否の判断だけでなく、問題改善にも直結します。しかし、手作業による記録は時間コストが高い上に、記録ミスという潜在的なリスクを伴います。 ゴールデン基準テストメソッドとAIソリューション：生産テストのギャップを解消し、機能テストからシステム統合まで包括的に対応 お客様が直面する課題に対し、アリオンのコンサルタントチームはヒアリングを実施し、操作プロセス、製造工程における情報フロー、課題の緊急度などを把握します。その後、製品の検証・検査・操作・判定・データ統合といった観点から最適なソリューションをカスタマイズし、スマート生産ライン検査ソリューションの導入を支援します。 導入効果 [...]
