多岐にわたる工程や不良の種類により、検査装置で発見された欠陥画像と製造時の実績データ（プロセス値など）を紐づけることが困難です。そのため、欠陥が発生した真の原因を迅速に特定し、根本的な改善策を講じるまでに時間を要しています。

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欠陥画像に製造時の情報を紐づけることで、「どの工程で、どの条件のときに起きた欠陥なのか」をすぐに把握できます。
欠陥位置をマップで見える化することで、現場でも直感的に状況を理解でき、原因特定から対策検討、共有までをスピーディに進めることが可能になります。

前工程での欠陥と後工程での不良発生との関係性が明確でないため、影響度の高い欠陥を事前に見極められず、後工程での不良低減につながる対策が後手に回っています。

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前工程で検出された欠陥情報をもとに、後工程での不良発生確率をロジック化。
不良発生リスクの高い製品を事前に見極めることで、検査スピードを維持しながら製造ロスの削減と品質確保を実現します。

既存の検査装置から出力される欠陥情報ファイルが特殊なフォーマットであるため、AIによる再分類や要因解析を行う他システム（SPCツールなど）へのデータ連携がスムーズに行えません。このデータ連携の課題が、検査装置の低い分類精度の改善を妨げています。

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SearchMaruは、検査装置の特殊フォーマットを含む多様な製造データを、決まったシステムを当てはめるだけではなく、現場に合わせて柔軟に対応できます。30年以上の製造業支援で培った技術力により、データ連携の障壁を解消し、AI解析や品質改善をサポートします。