top of page
IT・DX総合に関連する気になるカタログにチェックを入れると、まとめてダウンロードいただけます。
AI活用による不良品検知と予測とは？課題と対策・製品を解説
生産・製造DXにおけるAI活用による不良品検知と予測とは？
生産・製造 現場におけるデジタル・トランスフォーメーション（DX）を推進し、人工知能（AI）を活用して製品の不良品をリアルタイムで検知し、将来的な発生を予測する技術です。これにより、品質向上、コスト削減、生産効率の最大化を目指します。
各社の製品
▼チェックした製品のカタログをダウンロード
絞り込み条件：
一度にダウンロードできるカタログは20件までです。
▼チェックした製品のカタログをダウンロード
【製造業向け】DX・AI活用に向けたデータ準備度チェックリスト
製造業においては、製品の品質予測や生産効率の向上にAI活用が期待されています。そのためには、社内に蓄積されたデータが活用できる状態にあることが前提となります。データの所在が不明確であったり、形式が統一されていなかったり、検索性が低かったりすると、AIによる分析や活用が困難になります。本資料は、DXやAI活用に取り組む前段として、社内データが活用できる状態に整っているかを設問形式でセルフチェックできるチェックリストです。データの所在、形式のばらつき、検索性、最新版の判別といった観点から整理できます。
【活用シーン】
・AI・DX施策の前提となるデータ整備の課題把握
・データ整備における着手すべき優先順位の検討
【導入の効果】
・AI活用に向けたデータ準備状況の客観的な把握
・データ整備のロードマップ策定の材料提供
【化学プラント向け】AI-FTAによる予兆保全
【製造業向け】注文書・帳票AI-OCR自動入力システム
製造業の部品発注業務では、日々多くの注文書や発注書がFAXや紙、PDFで届き、その内容を基幹システムへ手入力する作業に多くの時間を費やしているのが現状です。特に、手書きの注文書やかすれ、複写式の帳票、FAX特有の「〃(同上)」記号の展開などは、確認や修正に手間がかかり、入力ミスや二重登録のリスクも伴います。これらの課題を解決し、業務効率を向上させるためには、正確かつ迅速なデータ入力が求められます。注文書・帳票AI-OCR自動入力システム『DocSync』は、これらの課題に対応し、製造業の受注現場における手入力をなくすことで、業務の効率化を支援します。
【活用シーン】
・FAXで届く注文書のデータ化
・紙の請求書や発注書の読み取り
・PDF形式の注文書からの情報抽出
・手書き文字や複雑な帳票の読み取り
【導入の効果】
・注文書・発注書の手入力作業の削減
・入力ミスの低減と業務品質の向上
・確認・補正作業の効率化
・基幹システムへのスムーズなデータ連携
【製造業向け】AIワークステーションノートPC
製造現場の外観検査工程では、製品の品質を維持するために、微細な欠陥を正確かつ迅速に検知することが求められます。
特に、多品種少量生産や検査環境の変更が頻繁な現場では、AIモデルの調整や推論をその場で行える柔軟な処理能力が不可欠です。
処理能力が不足すると、検査精度の低下や判定の遅延を招き、生産効率に影響を与える可能性があります。
本製品は、NVIDIA RTX Spark N1Xと最大128GBのユニファイドメモリを搭載し、高度なAI処理をローカル環境で実行可能なため、現場での外観検査AI活用を強力にサポートします。
【活用シーン】
・製造ラインにおける製品の外観検査・欠陥検知
・現場でのAIモデルの微調整および推論実行
・デスクトップPCを持ち込めない検査エリアでのデータ分析
【導入の効果】
・ローカル環境での高速なAI処理により、検査判定の迅速化を実現
・持ち運び可能な筐体により、必要な場所で即座に検査環境を構築可能
・大容量メモリにより、大規模 なAIモデルを用いた高精度な検査に対応
【製造業向け】RPA・ETL・OCR業務自動化サービスpengu
製造業の現場では、生産データの正確かつ迅速な収集が、生産管理や品質改善の基盤となります。
しかし、手作業によるデータ入力や集計は、時間と労力がかかるだけでなく、ヒューマンエラーのリスクも伴います。
これらの課題を解決し、現場主導のDX推進を実現するために、penguはRPA・ETL・OCRを組み合わせた業務自動化サービスを提供します。
【活用シーン】
・生産ラインからのデータ収集・集計
・品質管理データの記録 ・分析
・在庫データのリアルタイム更新
・日報・週報作成の自動化
【導入の効果】
・生産データ収集にかかる時間を削減
・データ入力ミスを低減し、データの精度を向上
・集計業務の属人化を解消し、標準化を推進
・現場担当者が本来の業務に集中できる環境を構築
【化学業界 向け】情報活用DXで実現する、製造現場のソフト変革
化学業界の安全監視においては、複雑なプロセスや緊急時の対応手順に関する正確な情報共有が求められます。特に、潜在的なリスクを早期に発見し、事故を未然に防ぐためには、現場の暗黙知や熟練者の経験を形式知化し、関係者間で迅速かつ正確に伝達する仕組みが重要です。不十分な情報共有は、誤った判断や対応の遅れにつながり、重大な事 故を引き起こす可能性があります。当社の情報活用ソリューションは、これらの課題に対応し、安全な現場運営をサポートします。
【活用シーン】
・化学プラントの安全手順書の動画マニュアル化
・緊急時対応フローの可視化と共有
・設備点検記録の構造化とアクセス性向上
【導入の効果】
・安全教育の効率化と理解度向上
・インシデント発生時の迅速な対応支援
・ヒューマンエラーの低減と安全レベルの向上
【鉄道運行管理向け】AI-FTA Agent
鉄道運行管理の現場では、列車の安全運行を最優先事項とし、万が一の故障発生時には迅速かつ的確な対応が求められます。過去の故障事例や点検記録を有効活用し、原因究明と復旧作業の効率化を図ることが重要です。AI-FTA Agentは、これらの課題に対し、過去の故障報告書や点検記録、 設備資料を基に、故障原因の因果関係、確認すべき優先順位、根拠資料を自動整理することで、現場での迅速な判断を支援します。
【活用シーン】
* 運行管理システムにおける異常検知時の原因特定
* 車両基地での点検作業における故障原因の特定
* 乗務員へのトラブルシューティング支援
【導入の効果】
* 故障対応時間の短縮
* ベテラン担当者のノウハウの継承
* 属人的な対応からの脱却
* 安全運行の確保
【航空宇宙向け】AI活用調査レポート
【製造業向け】AI時代の経営人材・問いを立てる力育成支援
製造業では、AI技術の進化により、設備保全の予知精度向上や、生産プロセスの最適化といった業務が変化しています。AIが高度な回答を提示できる時代だからこそ、「何が本質的な課題か」「AIに何を問うべきか」「どの選択肢を選ぶべきか」を自ら考え、判断できる人材の育成が重要となります。
当サービスは、AIツールの操作方法だけでなく、貴社の実際の経営・業務課題を題材に、課題発見から問いの設定、対話、判断、実践までを経験する人材育成を支援します。
【活用シーン】
・AIを活用した設備保全予知精度の向上
・製造分野におけるDX推進
・技術革新に伴う戦略立案
・変化の速い市場への対応
【導入の効果】
・AIを効果的に活用できる人材の育成
・本質的な課題を発見し、解決策を導き出す能力の向上
・変化に対応できる柔軟な組織づくり
・自律的に考え行動できる人材の輩出
【化学業界向け】AI活用調査レポート
【半導体向け】AI検索で落ちる原因 分析 サービス
今や設計者や購買担当者は、AI検索が生成する「比較テーブル」を見て問い合わせ候補を絞り込んでいます。しかし多くの半導体関連サイトでは、優れたスペックを保有しながら “AIがデータを抽出できない構造” のせいで、比較検討の土俵にすら上がれていない機会損失が多発しています。 本サービスでは、貴社サイトを「AIがデバイス選定を行うアルゴリズム」に基づいて分析。なぜ貴社の技術が推奨されないのか、どこを直せば指名検索に 繋がるのかを最短ルートで提示します。
▼こんなお悩みに ・「特定技術＋材質」で検索しても、競合ばかりが推奨される ・技術資料がPDF内に閉じ込められ、AIに中身を読まれていない ・AIの回答で、自社の対応範囲が「不可」と誤判定されている ・SEO対策はしてきたが、AI Overviewsで他社が引用される
「AI時代のスペックシート」へ最適化しませんか。現状URLを共有いただければ、貴社サイトの “AI検索における機会損失ポイント” を短時間で整理し、診断の進め方をご案内します。
AI-OCRソフト「画像検品システム」
『画像検品システム』は、これまで目視で実施していた検品作業を
ハンディーターミナル、その他 モバイル端末を利用して機械的に検品を行うシステムです。
当社独自OCRエンジン【Growdea-OCR】により高い精度での画像認識を実現し、これまでの
人為的ミス（読み取り間違い）やダブルチェック（複数回のチェック）を無くします。
【特徴】
■目視確認を効率化
■多種多様な照合が可能
■弊社独自AIアルゴリズムで読み取り制度を向上
■検品作業者はモバイル端末のボタンを押すだけ
【機能紹介】
■検品対象の読み取り
■検品作業
■検品履歴
■学習画像の登録
■ユーザー登録
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
データサイエンティスト 分析支援サービス
設計・材料選定プロセスにおけるAI活用の動向レポート
統合開発環境『Manufacturing-IX (M-IX)』
『Manufacturing-IX (M-IX)』は、初めての方でも簡単にディープ
ラーニング、ニューラルネットワークを利用し、製造業における異常検知
・予知保全を高性能に実現する人工知能（AI）の統合開発環境です。
最大10,000通りのニュートラルネットワークを自動検証し、分類判定結果
の数値表示が可能。最適な人口知能の絞り込みに有効です。
また、人工知能の開発経験とノウハウを活用し、学習データの前処理か ら
最適なニューラルネットワークの生成、判別式の決定、動作するための
後処理までカバーします。
【特長】
■人工知能の開発工程を幅広くカバー
■さまざまな検知データに対応
■簡単でわかりやすいユーザインターフェース
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
特許情報サービス
ディープラーニング開発キット
AI技術を用いたシステムを開発できる環境は様々存在していますが、研究用途のものが多く、商用のシステムを手軽に開発できるものは多くありません。本開発キットは、Microsoft社の.NETテクノロジーを活用しており、商用のシステムでよく用いられる言語を利用したAIシステム開発を行えます。
AI技術を製品に組み込もうとして、書籍に登場する難解な数式に苦しみ、あきらめた経験をお持ちではありませんか。本開発キットは、最低限の数学知識さえあれば利用できるように、プログラミングなしでディープラーニング用ネットワーク設計ができる専用ソフトウェアを添付しています。
さらに、サンプルプロジェクトとわかりやすいマニュアルを添付し、最低限の知識 でディープラーニング技術を活用したソフトウェアを手軽に開発できる環境を提供します。
『移動できるカメラ』レール上のカメラで広範囲を遠隔監視・点検
人による巡回をしていた設備点検や監視業務を、レール＋移動カメラで遠隔管理
こんな課題が解決できます！
・定点カメラの台数削減
・移動することにより死角の減少
・人が現地へ行く移動時間を削減
・人件費（固定費）の削減
・人手不足の課題解決
・AIカメラとの組み合わせで自動化の実現
・人が行きたくない場所（僻地・危険な場所・過酷な環境下）でも遠隔管理
が可能となります。
また、
・地上を巡回するロボットにはない上部からの視点を実現
・地上を巡回するロボットでは発生する人との交錯は起こりません
・まだまだ高額なロボットと比較すると安価なイニシャルコストでの導入も可能
・イニシャルコストが安価であれば、投資回収期間も短期間となります
現場でのお困りごとを是非ご相談ください。
AIカメラによる画像処理を組み合わせて異常を検知、通知とともに現場の状況確認をすぐ行うことができます。
AIカメラ・カメラの操作ソフトを開発・販売する企業様も、弊社レールを利用した新しいカメラの設置方法として、本取組みへの共創希望があれば、是非ご連絡をお寄せください。
機械学習ソフト JUSE-StatWorks/V5 機械学習R2
「JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2」は，パソコンを用いてコードレスで機械学習手法が使えるソフトウェアです。データクリーニングからデータ可視化，「教師なし学習」としての情報要約（カーネル主成分分析），層別（混合ガウス分析），分類，予測，外れ値検出（１クラスSVM），因果分析（glasso）、「教師あり学習」としては二値(例えば良品/不良品など)や多値を予測するロジスティック回帰分析に正則化を加味した「正則化ロジスティック回帰分析」，対象データの所属クラスを近くにあるk個のデータの多数決から推定する「k-近傍法」，解析データを学習データとテストデータに分割する「データ分割」等の豊富な手法を搭載しています。
本ソフトを使用することで、初学者（非エンジニア）でも機械学習をビジネスに活用することができます。
【特長】
■パーソナルユースな環境で機械学習解析
■JUSE-StatWorks/V5他製品との統合化
■スクリプト不要で、技術者が自らデータ分析
■解析プロセスの見える化とパラメータ調整
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
Polymerize Labs
『Polymerize Labs』は、材料開発のプロフェッショナルによって設計された
シームレスなデータ管理とプログラミング知識不要なAI活用を可能にする、
オールインワン・マテリアルズ・インフォマティクスプラッ トフォームです。
様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と、
多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンを
ベースに、様々な材料分野においてデータドリブンな開発プロセスを提供。
様々な研究開発部門が直面するリソース不足、高コスト体質や、環境規制対応、
サプライチェーンのボトルネック解消、そして市場変化への迅速な対応と、
企業競争力の向上に寄与し、AI時代の新たな研究開発プロセスのスタンダードを
構築します。
【特長】
■実験・材料データの一元管理
■ノーコードAIで重要な特徴量・変数を抽出
■追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画
■AIによる特性・推奨実験条件の予測
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
AIチャレンジ優勝エンジニアが生み出すデパレタイズソリューション
世界的なAIのデータ分析コンペティションプラットフォーム「Kaggle(カグル)」
にて、National Football League(以下NFL)とAmazon.com、Inc.が主催した
「NFL Health ＆ Safety - HelmetAssignment」に、当社のエンジニアが
優勝しました。
野心に溢れるAI開発者たちがしのぎを削るコンペをどう勝ち抜いたのか、
そしてその技術がどのように川崎重工のソリューション開発に活かされて
いるのか、お話を伺いました。
AI 導入の波は様々なフェーズで浸透しつつありますが、
まだまだその裾野は遠くまで広がっています。
※インタビューの詳細内容は、関連カタログより閲覧いただけます。
詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
Minitab株式会社 会社案内
当社の使命は、より優れたデータ主導の意思決定を行い、卓越性と革新性を
高めることであり、またエクセレンスとイノベーションを推進することです。
パフォーマンスを向上させ、イノベーションを推進し高品質の製品とサービスを
提供。豊富な歴史により、組織が業務効率と優れた業績を達成するために尽力
しています。
また、長年にわたる専門知識の上に築かれた強固な基盤により、お客様の
ニーズに応えるべく一貫して進化を続けており、さまざまな業界、規模、
地域にまたがっています。
【取扱製品(一部)】
■Minitab Connect
■Minitab
■SPM
■Minitab Model Ops
■Minitab Workspace
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
ニューラルワークス Professional II/PLUS
DVR用ソフトウェア『VALI』
当社では、ベルギーの“Belsim Engineering社”が提供する
データ・バリデーション＆リコンシリエーション(DVR)用ソフトウェア
『VALI』のライセンスおよび付帯するシステム導入サービスを
ご提供しております。
『VALI』は、計算結果のナビゲーションの容易な標準のhtml出力に加え、
強力なExcel Add-Inによるカスタムレポート作成機能をサポート。
これにより、ユーザーは計算結果を自由に加工しレポーティングできます。
また、導入によるメリットを実証するため、運転データを提供頂ければ、
Belsim Engineering社においてオフラインで機能の検証を行いレポートする
ことも可能。少ないコストで導入のメリットを評価できます。
【メリット】
■機器の性能低下やセンサーの計測値ドリフトの早期発見
■センサーの校正作業頻度の適正化
■プロセスの運転条件の最適化
■AI/MLモデル構築用データの作成
■生産管理のための物質収支や収率の 推定
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問合せください。
【開発実績】AI活用データ収集・アルゴリズム検証プラットフォーム
FA機器メーカ様より、「AIを活用するためのデータ収集やアルゴリズム検証
のためのプラットフォームを敏速に提供して欲しい。」とご要望をいただき
『AI活用（データ収集とアルゴリズム）検証プラットフォーム』を開発
致しました。
市販の評価ボードとお客様の既存回路を用い、必要最低限のインターフェース
のみを基板化し、敏速に対応。
ラピット検証環境として、高速大容量なデ ータを確実に取得・蓄積し、
アルゴリズム検証を加速させる評価環境を構築し、提供できました。
【実績概要（抜粋）】
■ご要望：AIを活用するためのデータ収集やアルゴリズム検証のための
プラットフォームを敏速に提供して欲しい
■結果
・ラピット検証環境として、高速大容量なデータを確実に取得・蓄積し、
アルゴリズム検証を加速させる評価環境を構築し、提供できた
・次期製品の検討プラットフォームに、ラピット環境として重宝に
活用していただいている
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
主題・動向調査サービス
【資料】ABISTの異常検知
当資料は、株式会社アビストが取り扱う「AI-Plant Bamboo」の紹介資料です。
異常検知パッケージ AI-Plant Bambooの「異常検知のハードル」をはじめ、
「AI-Plant Bambooの機能」や「データの取得フェーズからの異常検知」など
掲載しています。
ぜひ、ダウンロードしてご覧ください。
【掲載内容】
■異常検知パッケージ AI-Plant Bamboo
・異常検知のハードル
・AI-Plant Bamboo
・AI-Plant Bambooの機能(1/3)
・AI-Plant Bambooの機能(2/3)
・AI-Plant Bambooの機能(3/3)
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽 にお問い合わせ下さい。
統合型マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォーム
『Polymerize Labs』は、材料開発のプロフェッショナルによって設計された
シームレスなデータ管理とプログラミング知識不要なAI活用を可能にする、
オールインワン・マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォームです。
様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と、
多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンを
ベースに、様々な材料分野においてデータドリブ ンな開発プロセスを提供。
様々な研究開発部門が直面するリソース不足、高コスト体質や、環境規制対応、
サプライチェーンのボトルネック解消、そして市場変化への迅速な対応と、
企業競争力の向上に寄与し、AI時代の新たな研究開発プロセスのスタンダードを
構築します。
【特長】
■実験・材料データの一元管理
■ノーコードAIで重要な特徴量・変数を抽出
■追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画
■AIによる特性・推奨実験条件の予測
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
MIのためのデータサイエンティストのはじめの一歩
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を推進するにあたって、
材料開発者からデータサイエンティストを目指される方も多いかと思います。
当記事では、材料開発者のためのデータサイエンティストのはじめの一歩として、
「どのようなことができるのか」「どのようなスキルを身につければいいのか」
を解説いたします。
【掲載内容（抜粋）】
■MIでどのようなことができるのか
MIの概念/MIの基本的な型
■MI のためのデータサイエンティストに求められるスキルセットとは
全体設計/データ把握と整理/特長量作成/予測モデル作成＆検証/
予測モデルを使用したアクション提案
■最後に
※詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
コンサルティングサービス
スポット利用ができるAI画像解析サービスAiias
当社では、画像から得られる情報を可視化し、お客様だけの
「画像解析ソリューション」をご提案しております。
今回ご紹介させていただくAI画像解析サービスAiiasはスポットでの利用が可能です。
対象の画像を当社に送付いただくだけで、AIを活用した最先端の画像解析によるデータの「見える化」ができます。
サービスフロー
1.打合せ ：対象画像の確認、要望のヒアリングを行います
↓
2.試行解析：対象画像 を基に解析結果イメージの共有を行います
↓
3.お見積 ：１枚1,000円～
※別途Aiias使用料金等の費用がかかります
詳しくはお問合せ下さい
↓
4.サービスお申込み
↓
5.解析結果、解析結果データの送付
【特長】
■粉体、化粧品業界で実績あり
■申込から最短３日で解析結果をご提供
■必要な情報をすぐさま数値化
■独自アルゴリズムによる画像解析
※詳しくはお気軽にお問い合わせください。
オーダーメイドAIソリューション『カスタムAI』
株式会社Laboro.AIでは、御社の課題やデータに合わせた
AIソリューションをオーダーメイドで開発しています。
機械学習の専門スキルを保有する当社エンジニアが、AIモデルを開発。
システム連携用のAPIや簡易DBなど、実用化のための仕組み作りも
お手伝いいたします。
また、開発にあたっては自社開発の技術モジュールを活用するほか、
新しい公開学術論文やオープンソースのソフトウェアなども活用。
短期間での課 題解決が図れるよう、柔軟に開発を行います。
【特長】
■AIの企画・設計から開発までワンストップで提供
■AIの開発は内製で実施
■新しい論文や研究成果を柔軟に活用
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
特許調査サービス
需要予測クラウドサービス『est! forecast』
AIに関する専門知識・専門人材不要！ AI分析/判定サービス
当資料では、AIって気になっているけど、「試しに」ができない、
専門人材・知識がない、目的が判らない、などのAI導入の壁などを
ご紹介しております。
複数のご要望への柔軟な応用力が特長の「HAMPANAI AI」や、
規格品を高品質・低コストで検査が可能な「totemiru」の掲載。
対象業務にAIを導入するメリットとして、AIと画像カメラでの判定を行い、
外傷・汚れの確認をその場ですぐに判断できるよ うになったり、
様々なメリットがあります。ぜひご一読ください。
【掲載内容（一部）】
■SOHO BB会社概要
■SOHO BBのAI
■AI導入の壁
■当社製品紹介
■HAMPANAI AIの機能紹介
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
Patsnap Eureka R&D - IDEAS
Eureka R&D - IDEAS は、研究開発における課題の発見・解決・検証・調査までを網羅する、AI駆動型の技術革新支援プラットフォームで、従来数週間かかっていた業務を数分で自動実行します。
特許・論文・技術情報を横断的に活用し、アイデア創出から実行計画立案までを一気通貫で支援します。
【特徴】
■技術的Q&Aから課題解決まで一括支援
研究開発現場の技術的な問いに対し、AIが根拠に基づいた情報と解決策を即時に提供。
■特許・論文・ニュース を横断的に解析
複数の信頼性ある情報源を統合し、精度の高い技術インサイトを迅速に抽出。
■TRIZ理論に基づいた発想支援
体系的なアプローチで、異分野からの応用や非自明な技術的解決策を導出。
■ 実現可能性の評価と実行計画の提示
提案された技術案に対し、実装の現実性、コスト、ステップを明確に可視化。
■技術・市場レポートの即時作成
競合調査や新規分野の技術分析を自動化し、外部委託なしで高品質なレポートを作成可能。
※詳細は、カタログ請求していただくか、お問合せからご質問下さい。
多変量解析ツール『Proficy CSense』
機械学習コンサルティングサービス
当社は、機械学習やディープラーニングといったAI技術とデータ分析技術を
用いてお客様の抱える課題の解決や業務改善、イノベーションをご支援いたします。
AI分野の専門スタッフが、お客様の課題を共に考え、好適な解決方法を
ご提案いたします。ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。
【導入事例】
■CASE.01：製造業A社様新潟工場の製品外観検査システム
■CASE.02：製造業B社様大型工場の設備故障の予測
■CASE.03：総合商社C社様のデータセンターの異常値検知PoC
■CASE.04：機械学習を用いた錦鯉の個体識別システム
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
AIソリューション受託開発（RAG・エッジAI対応）
当社は大阪のシステム受託開発会社です。社内サーバからAWSなどのクラウドまで、
規模に応じたインフラ構築を設計・構築から保守運用までオーダーメイドで対応しております。
近年はAIソリューションに注力し、社内マニュアルに根拠付きで回答するRAGチャットボット、
定型業務を自動化するAIエージェント、QLoRA/LoRAによる自社専用LLM構築、
クラウドにデータを出せない現場向けのエッジAI（NVIDIA Jetson／Raspberry Pi）まで、
PoC（1ヶ月〜）から本番導入まで一気通貫でご支援します。
従来どおり、製品の完成検査などの画像識別、バーコードの複数同時読み取り、文字認識を行う画像処理や、
組込系システムの開発も取り扱っております。
【事業案内】
■AIソリューション
■組込系システム
■画像処理
■WEB系システム
■インフラ構築
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
AI開発パートナーシップサービス
Radar QFD
『Radar QFD』は、特許情報を「VALUENEX Radar」と生成AIを用いて解析する
ことで「課題表」、「技術表」と「品質表(課題×技術の2元表)」を生成、
出力するソリューションです。
特長は、お客様の作業時間を短縮した解析結果出力を実現し、課題×技術の
マトリクスにスコアが入ることで各種分析が可能になる、などといったもの。
また、Radarとの互換性があるため多角的な解析ができ、各表が構造化されて
いることでマクロからミクロの情報変換が容易となっております。
【特長】
■お客様の作業時間を短縮した解析結果出力を実現
■課題×技術のマトリクスにスコアが入ることで各種分析が可能
■生成AIを用いて、課題と技術の具体性が飛躍的に向上
■Radarとの互換性があるため多角的な解析が可能
■各表が構造化されていることでマクロからミクロの情報変換が容易
※詳しくはPDFをダウンロードしていただく か、お気軽にお問い合わせください。
お探しの製品は見つかりませんでした。
1 / 1
生産・製造DXにおけるAI活用による不良品検知と予測
生産・製造DXにおけるAI活用による不良品検知と予測とは？
生産・製造現場におけるデジタル・トランスフォーメーション（DX）を推進し、人工知能（AI）を活用して製品の不良品をリアルタイムで検知し、将来的な発生を予測する技術です。これにより、品質向上、コスト削減、生産効率の最大化を目指します。
課題
熟練工への依存と属人化
不良品の判断基準が経験や勘に頼る部分が大きく、担当者によって判断がばらつく。また、担当者の退職や異動によりノウハウが失われるリスクがある。
検知漏れと見逃し
目視検査では、微細な不良や見落としが発生しやすく、品質基準を満たさない製品が流出する可能性がある。検査員の疲労や集中力の低下も影響する。
事後対応によるコスト増
不良品が発見された後に対応するため、手直しや廃棄にかかるコストが増大する。また、顧客からのクレーム対応やブランドイメージ低下のリスクも伴う。
データ活用不足による改善停滞
不良品の発生原因や傾向を詳細に分析するためのデータ収集・活用が進んでおらず、根本的な改善策の立案が難しい。
対策
画像認識AIによる自動検知
カメラで撮影した製品画像をAIが解析し、傷、汚れ、形状異常などの不良を自動で高精度に検知する。
センサーデータとAIによる異常予兆検知
製造ラインの各種センサー（温度、振動、圧力など）から得られるデータをAIが分析し、不良発生の兆候を早期に捉え、予測する。
データ分析基盤の構築と活用
不良品データ、製造データ、環境データなどを統合的に収集・分析し、不良発生の根本原因を特定し、予防策を講じる。
リアルタイムフィードバックと改善ループ
検知・予測結果を製造プロセスに即座にフィードバックし、自動またはオペレーターによる迅速な対応を促し、継続的な品質改善につなげる。
対策に役立つ製品例
製造ライン向け画像解析システム
高解像度カメラと画像認識AIを組み合わせ、製品の外観不良をリアルタイムで自動検知し、不良品の流出を防ぐ。
予兆保全・品質予測システム
製造装置の稼働データや環境データをAIが分析し、不良発生の可能性を事前に予測し、予防保全や工程改善を支援する。
AI駆動型品質管理ダッシュボード
不良発生状況、原因分析、改善効果などを可視化し、データに基づいた迅速な意思決定と品質改善活動を支援する。
エッジAI搭載検査装置
製造現場のネットワーク環境に依存せず、装置単体でAIによる高速な不良品検知を実行し、リアルタイム性を高める。
目的・課題で絞り込む
カテゴリで絞り込む
AI・業務自動化 |
データドリブン経営 |
デジタルマーケティング |
営業DX |
社内業務DX |
その他IT・DX総合 |
⭐今週のピックアップ
読み込み中
bottom of page