武蔵精密工業では、Musashi AI の開発した「AI 外観検査装置」を実際の生産現場で導入していただいています。今回は、武蔵精密工業で熱処理セクションのチーフを担当されている山口さんに、導入にあたってのお話をお伺いしてきました。

検査対象について教えてください。

対象は毎月数万個生産するベベルギアです。

全て欠陥が無いか人が外観検査をしています。

AI 外観検査装置を導入するきっかけは？どのような課題がありましたか？

会社としてAI化を進める上で、まずは人の目に頼っている検査からということで導入しました。もともと、人の目で見ると作業者ごとに判定がバラつくという課題がありました。

導入の決め手は何でしたか？

武蔵精密で最終保証しないといけない部品を目視だけで保証しているのが現状で、何人も検査員を検査現場に張り付けたくないとうのが決め手です。

導入する際の社内の反応はどうでしたか？

どの程度出来るかという疑問と不安がありました。

また、現場では担当者の仕事がなくなるのではというような危機感もありました。

導入してからどのような変化がありましたか？

OK品を見分けることができるため、人が目視検査をする対象がAIでNG判定になったもののみになり、目視検査の量を80%減らすことができました。

導入にあたり苦労した点はどこですか？

NG判定する欠陥のサイズを明確にする事に苦労しました。

今後、Musashi AIに期待することはありますか？

NG判定の精度向上です。

現状の設定はNG品が絶対に流出しないように過検知するように設定されている為、OK品でも過剰にNGが出ていてAIでNG判定しているものは目視検査が必要です。

また、AIのアップデートをするために、現場で簡単に自分たちで精度向上のための学習ができるようになると良いと考えています。

品質管理にあたり大事にしていることは何ですか？

不良品の処置で間違えて、不良品を流さないことです。

日々の変化点や欠陥の発生具合をみてNGが大量に出る前にアクションを起こせるように気を付けています。

以上、ありがとうございました。