大手製造業様へのAIソリューション導入事例
導入企業様の概要
業種: 製造業（電子部品）
従業員数: 約5,000名
課題: 品質検査工程の効率化と人的ミスの削減
導入前の課題
A社様では、製造ラインにおける品質検査を人の目視で行っており、以下の課題を抱えていました：
- 検査時間の長さ: 1製品あたり平均3分の検査時間が必要
- 検査精度のばらつき: 検査員のスキルによる判定のばらつき
- 人材不足: 熟練検査員の確保が困難
- 24時間対応の難しさ: 夜間シフトの人員確保が課題
導入したソリューション
AI画像認識システム
当社が開発した「X-Stack AI Vision」を導入しました。
主な機能：
- 高速画像認識（1製品1秒以内）
- 99.5%以上の検査精度
- リアルタイム異常検知
- 検査結果の自動記録・分析
システム構成
製造ライン → 高速カメラ → AI処理サーバー → 判定結果表示
↓
データベース
↓
分析ダッシュボード
導入プロセス
フェーズ1: 要件定義（1ヶ月）
- 現場視察とヒアリング
- 検査基準の詳細分析
- AIモデルの学習データ収集
フェーズ2: 開発・学習（2ヶ月）
- AIモデルの開発
- 検査画像10万枚での学習
- 精度検証テスト
フェーズ3: 試験導入（1ヶ月）
- パイロットラインでの試験運用
- 検査員との並行検証
- システムの調整・最適化
フェーズ4: 本格導入（1ヶ月）
- 全ラインへの展開
- 運用マニュアル作成
- 検査員へのトレーニング
導入効果
定量的効果
| 項目 | 導入前 | 導入後 | 改善率 |
|---|---|---|---|
| 検査時間 | 3分/個 | 1秒/個 | 99.4%削減 |
| 検査精度 | 95% | 99.5% | 4.5%向上 |
| 検査コスト | 100 | 60 | 40%削減 |
| 不良品流出率 | 0.5% | 0.05% | 90%削減 |
定性的効果
- 作業環境の改善: 検査員の負担軽減により、より付加価値の高い業務に集中
- 24時間稼働: 夜間も安定した検査品質を維持
- データ活用: 検査データの蓄積により、製造プロセスの改善に活用
- トレーサビリティ: 全製品の検査履歴を記録・追跡可能に
お客様の声
「導入前は24時間体制の検査員確保に苦労していましたが、AIシステムにより安定した検査体制を構築できました。検査データの分析により、製造プロセスの改善にもつながっています。」
— A社 生産管理部長様
今後の展開
現在、A社様では以下の展開を検討されています：
- 他の製造ラインへの水平展開
- 予防保全へのAI活用
- サプライチェーン全体でのデータ連携
まとめ
本事例では、AIソリューションの導入により、品質検査工程の大幅な効率化と精度向上を実現しました。X-Stackは、お客様の課題に合わせた最適なAIソリューションをご提案いたします。
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X-Stack株式会社
AIソリューション部
2024年11月20日
