鋳造欠陥の自動検出とは？課題と対策・製品を解説

製作から刻印まで社内で完結させることで、部品の完成度を一段上のステージへ引き上げます。 「識別・管理の簡略化」: 試作や一品一葉部品において、品番やロットNo.、管理用QRコードを刻印することで、現場での紛失や取り違えを防止できます。 「トレーサビリティの確保」: 図面番号や製造年月を刻印することで、長期間の保守・メンテが必要な金型部品の追跡管理が可能になります。 「一貫対応によるリードタイム削減」: 製作後に「刻印業者」へ外注すると、その分の輸送や待ち時間で数日～1週間ロスします。御社で一貫対応すれば、その無駄がゼロになります。 文字・数字: 品番、図面番号、管理番号などの刻印。 QRコード・バーコード: 管理ツールと連動したQRコード刻印にも対応。 ロゴ・図形: 自社ブランドロゴの刻印など（※要相談）。 対応材質: 金型用鋼材（SKD、SKH等）、ステンレス、超硬合金、難削材など、幅広く対応可能です。

金属加工業界では、製品の品質を維持するために、表面欠陥の早期発見が求められます。特に、傷、凹み、異物付着などの表面欠陥は、製品の性能や外観を損なうだけでなく、顧客からのクレームにつながる可能性があります。NuLMiLは、不良部分を塗り分けるだけで、自動で不良種別を分類できる外観検査AIです。目視検査の自動化により、検査の効率化と品質の安定化を実現します。 【活用シーン】 ・金属部品の製造工程 ・表面処理後の検査工程 ・最終製品の品質検査 【導入の効果】 ・検査時間の短縮 ・検査精度の向上 ・不良品の流出防止 ・検査コストの削減

金属加工業界において、製品の品質を左右する切削痕の評価は、精密な観察が求められます。特に、微細な傷や加工ムラを見逃すことは、製品不良やクレームにつながる可能性があります。そのため、高精度な観察と、現場での使いやすさを両立した計測機器が重要となります。デジタルマイクロスコープ『SAN OPTICA』は、このような金属加工現場の課題に応えるために開発されました。 【活用シーン】 ・切削加工後の表面状態の確認 ・工具摩耗による加工痕の変化の観察 ・異物混入の有無の確認 【導入の効果】 ・加工精度の向上と不良率の低減 ・品質管理業務の効率化 ・製品信頼性の向上

GROW-Vは金型の異常を検知し型締めを停止する金型監視装置です。 金型監視に特化したAIアルゴリズムで「安心・簡単・ほったらかし」を実現しました。 【ご活用事例】 ・金型破損により納期遅れ・品質トラブルが生じた為、再発防止策として導入 ・既存の監視装置では光源等の変化でチョコ停や見逃しが頻発していたため導入 ・設備に詳しい人員が不足しているため、設定の簡単さを重視し採用 【解説動画】 https://a-robo.com/grow-v/ ※無償デモ 絶賛実施中！お気軽にお問い合わせ下さい。