AI外観検査は本当に使えるのか？ダイカスト現場が抱える３つの誤解

はじめに

「AIで不良を自動で検出できるって聞いたけど、うちの現場には合わないんじゃないか」

そう思ったことはありませんか？

実際、多くの現場ではAI外観検査に対して誤解があります。AIは魔法ではありませんが、使い方を間違えなければ、品質管理の現場に確かな変化をもたらします。

この記事では、ダイカスト現場でよくある３つの誤解を紹介しながら、導入の可否を見極めるヒントをお伝えします。

誤解１　「AIは完璧に判断してくれる」

AIはあくまで「学習した範囲」で判断します。見たことのない不良、条件が違う撮像データでは誤判定が起きやすくなります。

だからこそ、AIを活かすには「良質な学習データ」と「安定した撮像環境」が不可欠です。IVI-360ではこの２点を設計の中核に据えており、360度の安定した画像を得ることで、AIの安定稼働を支えます。

誤解２　「うちのような変化の多い現場では使えない」

型の寿命、温度条件、材料ロット…。ダイカスト現場は日々変化します。それに対応できないAIシステムは、すぐに使い物にならなくなります。

IVI-360は、製品全周を撮像するため、不良が出やすい部位が変わっても後から検出対象を追加できます。さらに、ロボット教示ができない作業者でも、簡易的に検査視点ごとに照明パターンを調整できる機能も盛り込んでいます。

誤解３　「AI検査は高額投資で元が取れない」

AI外観検査は確かに初期投資が必要です。しかし、毎月の検査人件費、検査ミスによる返品・クレーム対応、品質保証コストなどを数年単位で見直せば、採算が取れると考えています。また、電気料金についても完全に見える化されており正確に把握することが可能です。

まとめ

AI検査は、現場の条件に合った設計・運用ができれば、人的負担を減らし、品質を底上げする強力な武器になります。

大切なのは、自社にとって必要な機能と運用設計を考えることです。