製造における検査の役割とその重要性
検査は、製造の品質管理プロセスにおける非常に重要な工程です。
品質検査により、製品の品質と実行された作業手順が所定の基準を満たしていることを確認できます。通常、原材料と構成部品は組立プロセスの前に検査しますが、製品の検査は製造中と製造後にも実施されます。現場の作業員は、測定、検証、テストを実施し、作業手順が正しく実行されたかどうか、また製品とその構成部品が仕様どおりに組み立てられ、適切にメンテナンスされているかどうかを確認します。
最終工程での検査
AI を活用した目視検査により不具合のある部品を検出し、さらに拡張現実 (AR) を利用して作業員を誘導し、品質管理を向上させます。
Step Check は、現場の作業員が最終工程での検査サイクルをより迅速かつ高精度に行えるよう支援し、ミスが発生するリスクを低減します。また、AR と AI を使用して部品の特定、対象物の状態の分類、合否から自動的に学習します。
AR が検査の主な課題の解決を支援
検査サイクルの遅延による生産性への影響
高い生産性を実現するには、迅速な検査サイクルが必要です。シフト全体で、適切なツールを使用せずに部品や対象物を手作業で確認する場合、現場の作業員には大きな負担がかかります。部品が正しく組み立てられているか、配線がすべて接続されているか、溶接が正しい場所で行われているかなど、作業員は手作業で確認する必要があります。現場にある対象物を紙のマニュアルや 2D 画像と比較する作業には時間がかかり、検査サイクルが長引いて顧客への製品の提供に遅れが生じます。
手作業による品質チェックでは人為的ミスの確率が高い
現場の作業員は自らの目で部品を評価し、高い精度を確保する必要があります。従来型のドキュメントを参照しながら不具合のある部品を特定する作業は困難です。繰り返しの作業に慣れ、疲労することで、作業員によるミスが発生します。検査結果は不正確になり、不具合のある製品が納品され、手戻りが必要になります。その結果、収益の損失や顧客満足度が低下します。
従来の品質評価ソリューションには自動化されたプロトコルがない
検査結果を手動で文書化する場合、時間がかかる手順が増えるだけでなく、人為的ミスが発生しやすく、紙の書類が紛失する可能性もあります。さらに、品質プロセスでは画像によるフィードバックが必要なことも多いため、作業員の負担はさらに増加します。
品質検査で AR を使用するメリット
Step Check は、現場の作業員が最終工程での検査サイクルをより迅速かつ高精度に行えるよう支援し、ミスが発生するリスクを低減します。また、AR と AI を使用して、部品の特定、対象物の状態の分類、合否から自動的に学習します。
Step Check の仕組み
Step Check は PTC の目視検査ソリューションであり、人工知能 (AI) と独自のコンピュータービジョン技術を採用しています。精度を高め、ミスを削減することで、品質検査の効率向上を支援します。
ステップ 1: 場所の特定
ウェイファインディング機能によって、技術者は各手順を実行する必要がある場所をすぐに特定できます。手順を実行する場所に移動すると、インストラクションが技術者に、確認または検査する内容を示します。AI は、現在の状態が適切であるかどうかを技術者に自動的に提供します。技術者は迅速に部品を特定し、次のステップに移ることができます。AI が合格か不合格かを明確に示すため、ミスを回避できます。
ステップ 2: 作業の実行
ステップバイステップのガイダンスにより、技術者が確認すべき対象を的確に示します。既存のドキュメントに含まれるビデオ、画像、テキストは、補助的な資料として使用できます。これにより、技術者は正しい順序で迅速に手順を実行し、手順の状態が文書化された場合のみ、次のステップに進むことができます。
ステップ 3: 検証
AI による学習は手順を実行するたびに進化し、手順の自動検証機能が向上されます。技術者は、インジケーターによって現在の合格と不合格の状態を明確に把握できます。このプロセスは、検査を実施するための最も迅速で正確な方法の 1 つです。
ステップ 4: 文書化
自動文書化機能によってすべての検査データを収集、保存し、簡単にアクセスできるようになります。このプロトコルには、すべての合否判定の手順、タイムスタンプおよび画像によるフィードバックが含まれているため、簡単にレポートを作成できます。これにより品質証明が自動化され、システム間での紙ベースの手動入力によるレポートのミスが削減できます。