目視では判断が難しい製品ごとの不良傾向を、AIが検査画像から自動で分類・数値化します 。これにより検査を客観化し、後工程での不良発生率を予測 。歩留まりを向上させると共に、データから不良原因を特定し製造工程の改善まで支援します。

鋼板など長尺物の表面に発生するピンホールやムラといった欠陥をAIが自動で検出します 。広範囲の検査を自動化し、欠陥の発生状況をマップで可視化 。品質管理の精度を向上させ、データ分析による迅速な工程改善を支援します 。

成形された製品の画像をAIが解析し、金型の状態を診断します 。製品形状の微細な変化を時系列で比較することで、金型の摩耗や劣化を検知 。金型の寿命を予測し、突発的な不良を防ぐ計画的な予知保全を実現します 。

目視では困難な微細粒子の凝集や異物をAIが自動で高精度に検出します 。検査員の見逃しや判断のばらつきを防ぎ、作業負荷を軽減 。これにより、品質の安定化と検査工程全体の効率化を実現します。