AI外観検査システム（製造ライン）【通信機器メーカー】 
基板の実装ミスや筐体のキズを、カメラとAI（ディープラーニング）を用いて自動判定するシステムを製造ラインに導入する施策です。目視検査員の人件費削減と、判定基準の標準化を実現します。メリットは、検査コスト削減と、品質向上です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★☆☆☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
機械・電気 |  目的 |
品質 自動化 |
| 業界② |
通信機器メーカー |  対象 |
品質管理部門 生産技術部門 製造現場 |
 費用 |
300〜3000万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- 良品・不良品の画像データを収集・学習させる
- ラインにカメラ・照明・エッジAI端末を設置する
- 過検出（良品を不良と判定）を減らすチューニングを行う
期待できる効果
24時間稼働が可能になり、検査員不足を解消できる。検査データが蓄積され、不具合原因の分析に使える。
躓くところ
光の反射や製品の個体差による調整が難しい。
狙えるチャネル
