FUJITSU Manufacturing Industry Solution
COLMINA
画像認識・異常検知AI
富士通が長年培ってきた「AI技術」と「ものづくり現場での経験」を基に、画像認識アルゴリズムを簡単な操作で高精度に自動生成します。
また、画像AIモデルのトレンド監視機能によって、永続的に良否判定を活用できます。
製造現場では、様々な工程で目視による判断が行われています。しかしながら、労働力の減少、熟練スキルをもつ作業員の現場からのリタイアが進む中で、不良の見逃しや品質検査精度のばらつきの発生は増大すると予想され、目視判断の自動化へのニーズは高まっています。
「COLMINA 画像認識・異常検知AI」を導入することで、目視判断に代わり、製造現場のカメラで撮影した画像からリアルタイムに製造品質や設備の異常を自動判定することができます。工場の環境変化や部品変更による画像AIモデルの陳腐化を監視する機能も備えているため、画像AIサービスを安定して運用することができます。
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製造現場での品質対策は万全ですか？
不良品の市場流出
目視判断による見逃しをなくして、
不良品の市場流出を防ぎたい。
品質検査精度のばらつき
作業スキルの違いによる
品質検査精度のばらつきをなくしたい。
設備の異常停止
設備エラーを自動検知し、
異常停止に備える人員配置を解消したい。
製品情報
製品概要
本製品は、「画像AIモデル作成」「画像AIモデル配備」「異常判定」「トレンド監視」の４つの機能からなる製品です。目視判断に代わり、製造現場のカメラで撮影した画像からリアルタイムに製造品質や設備の異常を自動判定することができるようになります。製造現場の環境変化による画像AIモデルの陳腐化を監視する機能も備えています。
製品の特長
本製品は、画像AIモデルを作成・運用する上でよくぶち当たる課題をクリアして、簡単に導入して運用し続けることができるようになっています。
再学習のタイミングがわかり、変化変動に対応した運用が可能
適用シーン
本製品が得意とする目視検査の自動化対象物および利用用途は下記になります。
目視検査の自動化対象物
利用用途
- 誤品検出
- 欠品検出
- 異物検出
- 外観検査
よくある質問
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- 画像AIモデル作成はクラウド上で行うため、PCに必要なスペックはありません。
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- 異常判定PCに必要なスペックは下記の通りです。
CPU:2コア、メモリ：8GB以上、ディスク：256GB以上
- 異常判定PCに必要なスペックは下記の通りです。
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- 異常判定時のネットワーク接続は不要のため、工場ネットワークが切れた場合でも異常判定は行えます。
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- 現場の環境変化の傾向と画像AIモデルの判定スコアをもとに陳腐化を判断します。
目視判断の自動化ソリューション
目視判断の自動化による生産性向上や品質向上は画像AIモデルの作成だけでは実現できません。準備として自動化効果検証や画像データ取得、その後の量産適用での運用の場面で、お客様の課題に応じたソリューションをご用意しております。各ソリューションの詳細についてはお問合せください。
「品質向上に向けた製造現場でのAI活用（画像/音響/設備データ等）」の導入事例や関連セミナー等の詳しい情報はこちら
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