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人口1,700人、人手不足に悩む町工場が品質検査にAIを導入
[19/05/20]
提供元：共同通信PRワイヤー
提供元：共同通信PRワイヤー
2019年5月20日
株式会社テクムズ
人口1,700人、人手不足に悩む町工場が品質検査にAIを導入
〜生産効率4倍アップ、製品不良リスクを0へ〜
ゴム製の自動車部品を取り扱う有限会社和良工業（本部：岐阜県郡上市和良町、代表取締役：川尻 寿久、以下 和良工業）様は、株式会社テクムズ（本部：名古屋市中村区、代表取締役：鈴木 孝昌、以下 テクムズ）が提供する、0.1mmの不良を検出する品質検査AIを導入されました。
【画像： https://kyodonewsprwire.jp/img/201905166456-O3-G02Eph39 】
有限会社和良工業 代表取締役 川尻寿久様
【画像： https://kyodonewsprwire.jp/img/201905166456-O5-63CfXErb 】
和良工業様 近傍の風景
以下、 和良工業 代表取締役 川尻様 コメント
■ 導入のきっかけは、深刻な人手不足と生産効率の低下
自動車のゴム部品を製造する和良工業は、全作業員の半数以上を動員して
人の目視による品質検査を行っていましたが、深刻な人手不足と生産効率の
低下に悩まされていました。また、作業員の高齢化や新規作業員の確保や
教育の難しさなど技術継承の課題に直面していました。
これらの事情から、海外からの技能実習生の受け入れにも積極的に
取り組んできましたが、制度上、数年サイクルで実習生の入れ替えを実施する
必要があり、技術の継承に繋げていくことが困難な状況でした。
また、目視検査では検知が難しい微細な不具合によるクレームが発生した際の
対応と、それらクレームに伴う製品の再検査による生産効率の低下や労働力への
負担は多大なものがあり、早急に解決しなければならない課題となっていました。
そのような折、名古屋で開催された製造業向けの勉強会にてテクムズ代表の
鈴木氏と出会い、品質検査AIの存在を知ることに。
課題の解決を目指し、品質検査AIの導入を開始しました。
■ 生産効率4倍、不良のクレーム0件、工場の全自動化を目指す
品質検査AIが検知する不良は「やけ」や「傷」などが主ですが、2019年4月時点で
人の目視検査と同等以上の実績値を出しており、試験導入から現在まで、半年が
経った今でも製品不良のクレームは発生していません。
現在は製造と検査は工程を分けて実施しているため、テクムズの品質検査AIは
検査工程の中で単独で稼働しています。次のステップで製造工程の最終ラインに
品質検査AIを組み込み、製造工程、検査工程のシームレスな稼働を実現し、
人員負荷を大幅に減らすことができると見込んでいます。
品質検査AIの導入前は、熟練作業員でも製品1個当たりの検査に4秒程度の
時間を要していましたが、AIでは1個当たり1秒未満での検査を実現できるため、
次のステップでは、生産効率は4倍以上にアップする予定です。数年内にはAIによる
完全自動化が実現する予定で、製品不良のリスクを回避するだけでなく、工数削減や
人件費の大幅なカットも期待できます。
また、品質検査AIは製品固有の不具合や特殊な不具合に関してもAIに学習させれば
検知することが可能で、適用範囲の広さに可能性を感じます。
品質検査AIの導入検討当初は、周囲から「本当にAIが品質検査なんてできるのか？」
という不安も多く聞こえてきました。昔から製造業は人による目視でしか品質検査を
行っていなかったので、そもそもAIで品質検査をするなどという考えに至らず、人の
目で行ってきたことを未知の機械に任せることが未知数で、不安だったのだと思います。
実際には、品質検査AIは専用ポットに製品を置くだけでOKかNGかを即座に
判断してくれるので、難しいことは何もありません。「仕組みは複雑かもしれないが、
使うのは難しくない」ことがわかると、AIに対する警戒心や恐怖心のようなものも徐々に
払拭され、周囲の理解も得られてきています。
検査作業が自動化できれば、製造工程の大部分が自動化されますので、数年のうちに
全行程の自動化を目指していきたいと考えています。
■ 有限会社和良工業 会社概要
商号： 有限会社 和良工業
代表者： 代表取締役 川尻 寿久
本部所在地： 〒501-4515 岐阜県郡上市和良町方須301番地
URL： http://www.wara-industry.com/index.html
事業内容： 自動車防振ゴム、クラッチ盤ゴム、生産管理システムの販売
■ テクムズが提供する品質検査AI
品質検査AIは、0.1mmの微小な傷の検出を高速に処理するだけでなく、
検出の難しい黒色ゴム／樹脂系製品の傷を高精度で検出します。テクムズの
培ってきた独自技術により、熟練検査員以上の検査が可能になります。
【画像： https://kyodonewsprwire.jp/img/201905166456-O4-V1nGh321 】
・ベテラン検査員以上の検査品質の実現
0.1mm の傷検出精度で100万個以上/月の品質検査が可能
（10h/日、26日/月稼働:計算値）
・不具合種別の検出
傷、焼付き、バリ、融合、充填不足などを検出
・微細な不具合に対応
0.1mm以下の不具合にも対応可能
■ 株式会社テクムズ 会社概要
商号: 株式会社テクムズ
代表者: 代表取締役 鈴木 孝昌
本部所在地: 〒450-0002 名古屋市中村区名駅3-26-21 TOMI ビル3F
URL: http://www.tkmes.jp
事業内容: 業界最速の画像認識AI を目指し、製造業の品質検査のなかでも人の目による目視検査が難しいとされる黒色ゴム／樹脂系製品の傷を検出する品質検査AI 技術の開発を進めています。
■本件に関するお問い合わせ先: sales@tkmes.jp （Email）
株式会社テクムズ
人口1,700人、人手不足に悩む町工場が品質検査にAIを導入
〜生産効率4倍アップ、製品不良リスクを0へ〜
ゴム製の自動車部品を取り扱う有限会社和良工業（本部：岐阜県郡上市和良町、代表取締役：川尻 寿久、以下 和良工業）様は、株式会社テクムズ（本部：名古屋市中村区、代表取締役：鈴木 孝昌、以下 テクムズ）が提供する、0.1mmの不良を検出する品質検査AIを導入されました。
【画像： https://kyodonewsprwire.jp/img/201905166456-O3-G02Eph39 】
有限会社和良工業 代表取締役 川尻寿久様
【画像： https://kyodonewsprwire.jp/img/201905166456-O5-63CfXErb 】
和良工業様 近傍の風景
以下、 和良工業 代表取締役 川尻様 コメント
■ 導入のきっかけは、深刻な人手不足と生産効率の低下
自動車のゴム部品を製造する和良工業は、全作業員の半数以上を動員して
人の目視による品質検査を行っていましたが、深刻な人手不足と生産効率の
低下に悩まされていました。また、作業員の高齢化や新規作業員の確保や
教育の難しさなど技術継承の課題に直面していました。
これらの事情から、海外からの技能実習生の受け入れにも積極的に
取り組んできましたが、制度上、数年サイクルで実習生の入れ替えを実施する
必要があり、技術の継承に繋げていくことが困難な状況でした。
また、目視検査では検知が難しい微細な不具合によるクレームが発生した際の
対応と、それらクレームに伴う製品の再検査による生産効率の低下や労働力への
負担は多大なものがあり、早急に解決しなければならない課題となっていました。
そのような折、名古屋で開催された製造業向けの勉強会にてテクムズ代表の
鈴木氏と出会い、品質検査AIの存在を知ることに。
課題の解決を目指し、品質検査AIの導入を開始しました。
■ 生産効率4倍、不良のクレーム0件、工場の全自動化を目指す
品質検査AIが検知する不良は「やけ」や「傷」などが主ですが、2019年4月時点で
人の目視検査と同等以上の実績値を出しており、試験導入から現在まで、半年が
経った今でも製品不良のクレームは発生していません。
現在は製造と検査は工程を分けて実施しているため、テクムズの品質検査AIは
検査工程の中で単独で稼働しています。次のステップで製造工程の最終ラインに
品質検査AIを組み込み、製造工程、検査工程のシームレスな稼働を実現し、
人員負荷を大幅に減らすことができると見込んでいます。
品質検査AIの導入前は、熟練作業員でも製品1個当たりの検査に4秒程度の
時間を要していましたが、AIでは1個当たり1秒未満での検査を実現できるため、
次のステップでは、生産効率は4倍以上にアップする予定です。数年内にはAIによる
完全自動化が実現する予定で、製品不良のリスクを回避するだけでなく、工数削減や
人件費の大幅なカットも期待できます。
また、品質検査AIは製品固有の不具合や特殊な不具合に関してもAIに学習させれば
検知することが可能で、適用範囲の広さに可能性を感じます。
品質検査AIの導入検討当初は、周囲から「本当にAIが品質検査なんてできるのか？」
という不安も多く聞こえてきました。昔から製造業は人による目視でしか品質検査を
行っていなかったので、そもそもAIで品質検査をするなどという考えに至らず、人の
目で行ってきたことを未知の機械に任せることが未知数で、不安だったのだと思います。
実際には、品質検査AIは専用ポットに製品を置くだけでOKかNGかを即座に
判断してくれるので、難しいことは何もありません。「仕組みは複雑かもしれないが、
使うのは難しくない」ことがわかると、AIに対する警戒心や恐怖心のようなものも徐々に
払拭され、周囲の理解も得られてきています。
検査作業が自動化できれば、製造工程の大部分が自動化されますので、数年のうちに
全行程の自動化を目指していきたいと考えています。
■ 有限会社和良工業 会社概要
商号： 有限会社 和良工業
代表者： 代表取締役 川尻 寿久
本部所在地： 〒501-4515 岐阜県郡上市和良町方須301番地
URL： http://www.wara-industry.com/index.html
事業内容： 自動車防振ゴム、クラッチ盤ゴム、生産管理システムの販売
■ テクムズが提供する品質検査AI
品質検査AIは、0.1mmの微小な傷の検出を高速に処理するだけでなく、
検出の難しい黒色ゴム／樹脂系製品の傷を高精度で検出します。テクムズの
培ってきた独自技術により、熟練検査員以上の検査が可能になります。
【画像： https://kyodonewsprwire.jp/img/201905166456-O4-V1nGh321 】
・ベテラン検査員以上の検査品質の実現
0.1mm の傷検出精度で100万個以上/月の品質検査が可能
（10h/日、26日/月稼働:計算値）
・不具合種別の検出
傷、焼付き、バリ、融合、充填不足などを検出
・微細な不具合に対応
0.1mm以下の不具合にも対応可能
■ 株式会社テクムズ 会社概要
商号: 株式会社テクムズ
代表者: 代表取締役 鈴木 孝昌
本部所在地: 〒450-0002 名古屋市中村区名駅3-26-21 TOMI ビル3F
URL: http://www.tkmes.jp
事業内容: 業界最速の画像認識AI を目指し、製造業の品質検査のなかでも人の目による目視検査が難しいとされる黒色ゴム／樹脂系製品の傷を検出する品質検査AI 技術の開発を進めています。
■本件に関するお問い合わせ先: sales@tkmes.jp （Email）
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