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目視検査の限界とは？課題と対策・製品を解説
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品質管理・検査DXにおける目視検査の限界とは？
製造業における品質管理・検査プロセスにおいて、長らく中心的な役割を担ってきた目視検査ですが、DX（デジタルトランスフォーメーション）の進展に伴い、その限界が顕在化しています。本稿では、目視検査が抱える課題を明らかにし、それを克服するための具体的な対策と、それを支援するソリューションについて解説します。
各社の製品
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【製造業向け】管理図の基本を解説！
不織布製造ラインでの品質管理・プロセス制御のご提案
FA（ファクトリーオートメーション）装置
【資料】モーションキャプチャ用いたネジ締め検査用ポカよけシステム
当資料では、モーションキャプチャを用いたネジ締め検査用
ポカよけシステムの事例や導入効果をご紹介しております。
いくらチェックをしても、必ずネジの締め忘れなどが発生する。
シールなどを貼ってダブルチェックなどを行っており、工数がかかる。
などといったお困りごとはございませんでしょうか？
「ネジ締め検査用ポカヨケシステム」の現状機能や「連携対象一覧」、
さまざまな事例を掲載しております。ぜひご一読ください。
【掲載内容】
■ネジ締め検査用ポカヨケシステム
■連携対象⼀覧
■事例紹介（ネジ締め順序判定システム：外部機器連携）
■事例紹介（大型エンジン締め付け作業：PLC連携）
■事例紹介（トルクレンチ締め付け管理システム：工具連携＆CAD連携）
※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。
【ワンストップ統合型装置】水栓金具(蛇口)組立/漏れ検査
当製品は、排水口と継手の圧着組立を行うワンストップ統合型装置です。
作業員が蛇口にチューブを通した後、装置によってチューブを通した蛇口と
排水口を組み立て、その後ロボットは自動的に外部カバーを蛇口の後方に
組み合わせてから、外部カバーの締付と配管の漏れ検査を実施。
そして蛇口の各プロセスの組立状況について検査し、品質管理の分類を
行います。
【機能】
■画像認識システム
■プ レス組立と圧力検測
■AOI検測(組立深さの測定)
■チューブと排水口の出力組立と組立後の引っ張り検査(組立出力波形図)
■サーボドライバーのトルク数値検測
■漏れ検査
※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。
「AI技術」による検品システムのご提案
弊社では、AI技術による、高精度、高速度の「外観検査システム」や「異物検出システム」をご提案しています。
「外観検査システム」では、傷・打痕・変色・寸法などをはじめ、刃先の摩耗などの様々な外観検査が可能です。
「異物検出システム」では、製品の中に混じった別製品や鉄くずやゴミなどが検出可能です。
弊社で納品 実績のあるネジのメッキ不良・異物混入検品システムでは、メッキ不良、異物混入の24種類以上のNGパターンを、99％以上の精度で検出しております。
また、1分間で最大3万本*のネジを自動判別することができます。
弊社ＨＰに動画を掲載しておりますので、ご興味がある方は是非ご覧下さい。
※ネジのサイズによって変動します
この他にも、ＡＩを利用した予兆検知などのご提案も可能です。
無料コンサルティングを実施しておりますので、
詳しくは弊社までお問い合わせください。
GarmLens
品質検査の省人化に！AI外観検査システム『ナイトチェッカー』
近年、外観検査システムにおいてはAIの活用が進み、従来に比べて複雑な判別・認識の自動化が可能になってきています。
しかしながら、導入に際しては「高価格」「長納期」「AIモデルの学習用データの取得困難」といった課題が存在します。
そのようなお悩みを、『ナイトチェッカー』が解決できるかもしれません。
ティーネットジャパンが開発した『ナイトチェッカー』は、導入コスト・ランニングコストを抑えた
AI外観検査システムです。
【特長】
■基本機能をあらかじめ搭載したパッケージ構成により、低コスト・短納期での導入を実現
■3DCG技術を活用し、実物そっくりのデジタルツインデータを作成。AIモデルの学習に活用することで、
学習期間の大幅な短縮が可能
■カメラや排斥装置、MES/ERPなどとの連携基盤を備えており、柔軟なシステム連携が可能
※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にご連絡ください。
AI外観検査による検査工程のコストダウン ※報告レポート例付き
当社では、製造業の豊富な検査設備設計の経験を基に
ご要望に沿ったAI外観検査システムをご提案しております。
様々な製品の傷・へこみ・接合不良を目視検査ではなく、
AIによる自動判定で、効率的に検査を行っていきます。
高精度AIの開発のため、ディープラーニングを活用した物体認識・検出エラーの分析のほか、
カメラの種類、撮影環境、製品の形状など、多様な角度より検証・改善を実施。
AIのた めの製品設計もご提案しており、
精度に不安を残さないよう最善を尽くしております。
現在、AI外観検査の報告レポートのダイジェスト版を進呈中です。
詳細は資料をダウンロードいただくか、弊社HPよりお問い合わせください
hakaru.aiの活躍はいかに!? 導入現場レポート
【TM Robot】TM 3DVision
『TM 3DVision』は、TM Robotのビジョンシステムに事前統合されています。
すべての3Dビジョン機能、コントロール、およびビジュアルタスクの展開は、
「TMflow」で完了することができ、新しいソフトウェアをインストールしたり、
学習したりする必要はありません。
また、外部ビジョンコントローラーは不要となります。
【特長】
■TM Robotのビジョンシステムに事前統合
■外部ビジョンコントローラーは不要
■ユーザーが選択できる2種類の互換性のある3Dカメラ
■独自のTM 3DVisionタスクをTMflowに簡単に展開
■ビジョンタスクを構築するための段階的な手順
※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。
『ロボット（パラレル型）画像処理簡易検査装置』
人・モノ・設備のWI-FIでのIoT【CEC】
『マルチコントロールシステム』
目視検査装置を導入すると、通常は目視検査装置１台につき1人の検査員が必要になります。
検査ラインや機種ごとに外観検査装置の直行率や１枚の検査に必要な時間はまちまちです。検査員の待ち時間を減らし、負荷を分散させようという考えから生まれたのが『マルチコントロールシステム』(特許取得)です。
検査員１人を特定の検査ラインに割り振ることなく複数の検査ラインの目視検査をすることで、
検査員の作業効率を上げ人件費の削減が期待できます。
『マルチコントロールシステム』はリモート端末機を使用して検査を行うので、
検査機の前にいる必要はありません。
遠隔操作でリアルタイムで検査をすることができます。
【特長】
■作業効率を上げ人件費の削減
■外観検査装置から検出された不良箇所を動画で映し出すため、
検査中もカメラを動かし見やすい角度に調整することが可能
■AOIから検出された不良箇所以外に重点目視をする場合は、AOIから
Neoviewに基板が流れてきたときに写真撮影を行い、その画像を基に検査
※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。
クリスタルメソッド株式会社 事業紹介
クリスタルメソッド株式会社では、AIを活用し、御社の課題解決にきっと
役立つ研究開発を行っています。
当社のサービス、研究は多岐に渡りますがその中でも、2D/3Dデータを
用いた検査、音による異常検知についてご紹介させていただきます。
まず、2Dデータに対しては、当社の物体認識AIを用いて対象物の位置・
個数を検出することが可能で、従来、人が目視で行ってきた部品の取り付け
間違いや取り付け忘れ、異常品の検出を物体検出AIによって、自動かつ高速・
高精度で行うことができます。
また、形が決まっていない物の形状の不正等の2Dでは正確に把握することが
難しい異常は3Dデータ を用いることで高い精度で検出可能。
3Dデータを用いた検査では、おおむね90%から95%の精度という高い精度で
異常を検出することができます。
私たちは、これらの技術で製造業の悩みを解決しております。
是非一度お問い合わせください。
※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。
各種伝票の読取り・押印作業を1台で完結！シートリーダー
【セミナー】はじめての品質対応 ～五ゲン主義と品質対応の進め方～
五ゲン主義で本質を見極める
品質対応の第一歩は、正しい心構えを持つことです。現場・現物・現実に変化点・原理原則を加えた「五ゲン主義」を徹底し、問題の本質を見抜きます。不良品を出さない仕組みを作る「品質保証」と、早期発見・是正を行う「品質管理」の両輪で品質向上を目指しましょう。また、開発から製造、営業まで、関係部署との「他部署連携」は不可 欠です。問題発生後の対応だけでなく、設計段階から品質を織り込む「フロントローディング」で、未然防止型の体制を構築します。
フレームワークで問題解決力を高める
実際に品質問題が発生した際は、まず現状把握と「暫定対策」を行い、次に根本原因を特定し「恒久対策」を立案します。その際、強力なツールが「なぜなぜ分析」です。「人のせいにしない」ことを意識し、客観的に真の原因を追求します。問題解決のプロセスは、DMAIC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）のようなフレームワークで体系的に進めることが有効です。具体的な事例を通して、実践的なスキルを習得しましょう。
【ブログ】デジタル化に対応した品質マネジメントの3つの強み
生産とサービスの強力なパートナーであり続けるために、品質管理（QM）は
どのようにデジタル化がもたらす変化に立ち向かえばよいのでしょうか。
シーメンスAGのデジタルインダストリー部門シニアクオリティマネージャーは、
カールスルーエで開催されたDQSカスタマーデーイベントで、2つの質問に焦点を
当てました。
この変革の過程でQMはどのような影響を受けるのか？そしてQMはデジ タル化に
対してどのような貢献ができるのでしょうか？
【掲載内容】
■品質管理 デジタル化への確実な対応
■デジタルトランスフォーメーション 今後の変化を認識する
■大きなチャンス 品質管理者はロールモデルでなければならない
■品質管理者はリードする
※当社では関連規格に関するセミナーも随時行っております。
詳しくはPDFダウンロードまたはお気軽にお問い合わせください。
AI外観不良検査アプリ
スマート工場に向けた「画像センシング・画像認識技術」セミナー開催
アイ・ピー・エスでは、2021年12月16日（木）にオンラインセミナー「スマート工場に向けた画像センシング＋画像認識技術の最新動向」を開催します。
※ご案内セミナーはご好評のうち終了しました。
近年、画像センシング技術や画像認識技術の活用が盛んになっています。それらの技術を実用化するためには、忘れてはならない重要なポイントが存在します。
新技術動向を交えながら 、民間企業が見落としがちな視点を、当社特別顧問をお願いしております大阪大学大学院教授の松下先生にご講演いただきます。
画像センシングや画像認識をこれから検討される企業様はもちろん、これまでの結果に満足できない企業の皆様も奮ってご参加ください。その道の権威である松下先生のお話を聞ける2021年、最初で最後のチャンスです。
【概要】
■開催日時：2021年12月16日（木）16：30～17：30
■セミナー内容
・松下先生のご講演（45分）
・質疑応答（5～10分）
・当社の事例紹介（5～10分）
※ご案内セミナーはご好評のうち終了しました。
多数のご参加をいただき誠にありがとうございました。
【自動化装置解決事例】印字検査装置
印字検査装置によ おける自動化装置解決事例をご紹介いたします。
情報をワークに直接印字し、検査までを自動化したいという課題に対して
印字機にて印字したのち、カメラにて読取検査を行い、文字抜けなどの
トラブルを軽減、確認作業の低減による省人化システムにて解決する
ご提案が可能。
また、印字機についても、印字内容の切り替えなど工業製品に応じて
ご提案することができます。
【事例概要】
■課題：情報をワークに直接印字し検査までを自動化したい
■結果
・印字機にて印字したのち、カメラにて読取検査を実施
・文字抜けなどのトラブルを軽減、確認作業の低減
※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
IoT対応AI外観検査システム"Falcon"
"Falcon"は、「目視の撲滅」「検査品質の安定」「作業品質の向上」を
実現するIoT対応外観検査システムです。
検査履歴・作業時間・検査数などの関連データを取得・管理を
可能とすることで今後、標準実装が求められる”品質トレーサビリティの
確保”を実現し、併せ、デジタルデータの有効活用による製造プロセスの
変革などにご活用いただくことが可能となります。
【特長】
■画像処理で検査をデジタル化
■設定した基 準値で正確に判断
■結果の転記・入力レスで改ざんリスクを低減
■検査条件を簡易に設定できるため、自社内で対応が可能
※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。
JAM クリンプカメラ CVM-3
AI導入事例 静岡製機株式会社様 インタビュー
静岡製機株式会社様AI導入事例・インタビュー
「次の100年、IT武装でさらなる発展を目指す会社の方向性」、「モノづくり現場のデジタル化とAI導入」、「選定と導入～コムシス情報システムとの実証実験の取り組み」「成果と今後～AI で行う賢いモノづくり」など、インタビューさせていただきました。
【こんなことに使えます】
工場製品検査：カメラやセンサを設置し製品の状態をデータ化など
安全点検： 安全具の装着状態をAIがチェックし作業者が適切に装着できているか判定など
【特長】
１目視で行っている点検作業を自動化
２安全具を自動確認し事故防止
３設備の劣化部分を検出し保守時期予測
ただいまカタログと事例集まとめて進呈中です！
※カタログをダウンロード頂くか、詳しくはお気軽にお問い合わせください。
産業用コンピューター BOX PC 『BP-800A-VT』
製造ラインの検品作業が簡単に！『AI画像検品システム』
オプトロ機器 視覚センサ キュート
製品検査選別自動化システム『NRS-M-2』
自動制御装置・生産用FAシステム・産業用コンピュータシステムの設計・
製作を行っている日晃オートメでは、「製品検査選別自動化システム」を
取扱っています。
『NRS-M-2』は、製品をコンベア経由で取込み、トラッキングにより
製品の向き・位置を自動検出し、ピック＆プレイスします。
長時間集中力を要する検査選別作業を、疲れ知らずの高精度ロボットと
高精度カメラで代替化することで、人手不足・検査見逃し・単純繰返し作業
からの解放と生産性向上にお役立てください。
【特長】
■各種エンドエフェクタへの切替え可能
■視覚センサによる、モニタとの連動が可能
■製品の振り分け・払出は、ご要望の容器、箱交換、ストッカー装置で荷姿変更が可能
■プログラム作成後、シミュレーション動作確認が可能
■その他各種オプション設定によるカスタマイズが可能
（レイアウト変更、前後工程搬送へのアクセス変更等）
※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。
『魅せる化』の仕組み
第7世代CPU搭載の15型パネルPC『WLP-7F20-15』
Intel第7世代Core-i5 CPU搭載の高性能ファンレス15型（XGA: 1024 x 768）タッチパネルPCです。高性能のCore-i5 (Dual Core)を搭載しながら完全なファンレスを実現しただけでなく、産業用の組込みシステムも意識した高信頼性設計の製品です。以下のような特徴を有しております。
・CPU: Intel Core-i5-7200U-2.5GHz
・Intel HD Graphics 620内蔵ゆえに画像処理も更にスムーズ
・IP66 適合の防水・防塵加工の表面フル・フラットのフロントベゼル（タッチパネ ル部）を採用
・DP (Display Port) x 2ポート標準装備のため、2台の外部モニター接続でトリプル画面も
・タッチパネルは抵抗膜（標準）に加え、静電容量マルチ・タッチも搭載可
・衝撃吸収機構付きHDDモジュール採用
・HDDの代わりにディスクレス対応のSSDからのOSブートも可能
・オフィス環境でも利用可能となる『VCCI Class-B適合』
【課題解決事例】画像センサーによる検査自動化
【新製品】嵌合音判定システム「エスカレイド ボウル」
品質管理の基礎 (1)
日本の品質管理（QC）の特徴、QC的なものの見方・考え方をはじめ、データを扱うとはどういうことか、QCを実践するために用いる「QC7つ道具」とは何かなど、これから品質管理を学ぶ方に必要な知識です。＜全3回コース＞
近々のオンラインお申込みはこちらから
・第1回 2021年9月1日
https://www.os-ebookshop.com/shopdetail/000000000065/
【関連セミナー】
・第2回 2021円9月14日
https://www.os-ebookshop.com/shopdetail/000000000066/
・第3回 2021円9月24日
https://www.os-ebookshop.com/shopdetail/000000000067/
セミナーの詳細内容につきましては下記の関連リンクよりご確認ください。
4ヶ国語に対応するタッチディスプレイ
『CTDシリーズ/μTD4141A』は、使い勝手の良いヒューマンインターフェイスであるタッチパネルを採用しており、制御機器への入出力装置として最適なグラフィックLCDモジュールです。
当製品は、RGBレベル(輝度)を設定することで16色のカラーパレットを自在に調色することが可能なほか、指定した領域データを任意の場所にコピー、全機種ペンによる作画が可能といった多彩な機能を搭載しています。
また、見やすい液晶(カラー/モノクロ)と大型/小型などを選択できる、豊富な種類をご用意しています。
【特長】
■豊富なラインアップ
■フラッシュメモリ増設により機能拡張
■使い方を考えた親切な設計
■ページング等に便利な表示用メモリを4画面分内蔵
■オプションで4カ国語に対応（中国・韓国・台湾・タイ・アジア）
※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【AI導入事例】消耗品製造における原材料の品質検査
消耗品製造における原材料の品質検査に、AIを導入した事例をご紹介します。
ご依頼いただいた企業様では従来、製造ラインで流れてくる原材料(植物)に
まれに混入する微細な異物を、検査員が目視で発見する必要があり、
検査員による目視での発見が難しく、既存の検査装置では対応できない上、
工場・ラインごとに条件が異なりました。
課題を解決するため、製造ライン上に設置した固定カメラと、良品/不良品を
判定するAIアルゴリズムを導入し、高い品質での検品無人化を実現。
また、複数の工場・ラインへの対応には、お客様自身で実施可能なトータル
システムを導入しました。
製造ラインでの製品や原材料の外観検査(検品)へのAI導入については、
ぜひアラヤにご相談ください。
【AI導入後の効果】
■異物検出の自動化
■複数種類の原材料・異物に対応
■異なる条件の他工場/ラインへお客様自身で対応可能
※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。
人工知能（AI）搭載外観検査システム『SSC-V2020』
『SSC-V2020』は人による目視検査を軽減し、安定した品質管理を
実現する人工知能（AI）搭載外観検査システムです。
双腕スカラロボットを採用しており、省スペースで2本の腕を使った
効率の良い動作が可能。
供給ユニットと収納ユニットは、マガジン・パレットの途中投入・
排出ができるほか、レシピのバーコード管理・RFID管理に対応します。
【特長】
■人工知能 AI 搭載外観検査
・人による目視検査を軽減
・安定した品質管理（合否判定）
■双腕スカラロボット採用
・人とロボットが同じ空間で共に作業ができる共存ロボットを採用
・製品サイズに合わせたハンドの検討可能
※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。
塗装面外観検査工程の自動化におけるコストダウン
昨今、製品品質に対するお客様の要求は製品の機能・性能のみならず、
キズの無い美しい表面が求められるなど、外観意匠品質に対する要求が
増えてきています。
塗装面の外観検査は目視検査が主流で、検査員は微細で様々な欠陥を
感覚や経験に基づく官能的な評価で判断しているため、技能、ノウハウ、
さらに高い集中力を必要とし、属人的な作業が製品の外観意匠品質の
バラツキにつながってしまいます。
こうした中、近年の労働人口の減少、特に熟練作業者の減少や労働者の
安定確保の困難を背景に、塗装面の外観検査の自動化・脱技能化のニーズが
高まりを見せています。
そこで、塗装面の外観検査を例に川崎重工が開発した汎用ロボットを使った
自動外観検査システムについて紹介します。
※ブログの詳細内容は、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。
アルパ工業の特長＜品質管理体制＞
【SensorCorpus】装置・設備の「見える化」を実現
作業の番人
工業製品UI構築サービス『IndustryUI』
自動化・省力化装置 自動外観検査テーピング装置
【実績多数】画像処理システムとロボット制御プログラムの受託開発
当社で行っている『画像処理システムとロボット制御プログラムの受託開発』についてご紹介いたします。
「ロボットハンド多機能化(2000万画素カメラ搭載)」をはじめとして、
「製造ラインのDX化」などのソリューションを提供。
汎用の画像処理装置では生産技術担当もセッティングが大変なケースが多い
ですが、オーダーメイドで作成することで煩雑なセッティングが簡単になり、
より高い 効果を発揮できます。
【特長】
■Robot Vision Solusion
・ロボットハンド多機能化(2000万画素カメラ搭載)
■IoT Vision Solusion
・製造ラインのDX化ソリューション
・協働ロボットの労災監視ソリューション
■IoT Data Solusion
・計量管理のDX化ソリューション
※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。
【課題解決事例】小径ナットの不具合と目視による検品作業の撲滅
蓄電池メーカーへ「メーカー切り替え/袋詰め作業の自動化」を
提案した事例をご紹介いたします。
蓄電池の生産に使用する 小径の真鍮製六角ナットに、“タップが斜めに
切られている"という不具合が頻発していました。
提案後は、2社のメーカー監査後、工程変更が認められてから製品不良は
発生していません。
【事例概要】
■課題
・蓄電池の生産に使用する小径の真鍮製六角ナットに、“ タップが斜めに
切られている"という不具合が頻発していた
■課題解決の要件
・正確な品質管理が出来ているメーカーを選定すること(発生防止)
・袋詰め、検品工程内で不良品を発見できること(流出防止)
※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
お探しの製品は見つかりませんでした。
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品質管理・検査DXにおける目視検査の限界
品質管理・検査DXにおける目視検査の限界とは？
製造業における品質管理・検査プロセスにおいて、長らく中心的な役割を担ってきた目視検査ですが、DX（デジタルトランスフォーメーション）の進展に伴い、その限界が顕在化しています。本稿では、目視検査が抱える課題を明らかにし、それを克服するための具体的な対策と、それを支援するソリューションについて解説します。
課題
検査員の属人化とばらつき
熟練度に依存するため、検査員のスキルや経験によって判定基準が異なり、品質のばらつきが生じやすい。
検査精度の限界と見逃しリスク
微細な欠陥や複雑な形状の製品の場合、人間の目では見落としが発生しやすく、検査精度に限界がある。
検査コストと時間的制約
多くの人員と時間を要するため、生産効率の低下やコスト増加を招き、迅速なフィードバックが困難になる。
データ化・分析の困難さ
目視検査の結果は記録が煩雑になりがちで、定量的なデータとして蓄積・分析しにくく、改善活動に繋げにくい。
対策
画像認識AIによる自動化
高精度な画像認識AIを活用し、欠陥検出を自動化することで、検査員の属人化や見逃しリスクを排除する。
3Dスキャン・計測技術の導入
製品の形状や寸法を正確に捉える3D技術により、目視では困難な微細な差異や歪みを検出する。
検査プロセスの標準化とデジタル化
検査基準や手順をデジタル化し、タブレット端末などで共有することで、検査員のばらつきを抑制し、効率化を図る。
検査データの統合管理と分析基盤
検査結果をデータベースで一元管理し、AI分析により傾向や原因を特定することで、継続的な品質改善を促進する。
対策に役立つ製品例
画像解析ソフトウェア
カメラで取得した画像を解析し、事前に学習させたパターンや基準と比較することで、欠陥を自動で検出・判定する。
3次元計測システム
レーザーや構造化光を用いて製品の形状をスキャンし、高精度な3Dモデル を作成して寸法や形状の異常を検出する。
検査支援タブレットアプリ
検査項目や基準をデジタル表示し、検査結果の記録や写真添付を容易にする。クラウド連携でデータ集計も可能。
品質データ分析システム
様々な検査データを収集・統合し、統計分析や機械学習を用いて品質傾向の可視化、異常検知、原因分析を行う。
⭐今週のピックアップ
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