AIパイプカウンター
Case Study
通過カウントに加え、AIによる最終チェックを導入。
通過カウントに加え、AIによる最終チェックを導入。
確かな精度で、顧客との信頼を強固なものに。
山陽特殊製鋼株式会社 様
最終荷姿（束）での本数確認が行われておらず、過不足発生のリスクがあった。 トラブル発生時など、目視確認によるヒューマンエラー（カウント精度への不安）が懸念されていた。
Solution
ヒューマンエラーのリスクが大幅に低減し、品質保証体制が堅牢になった。 リアルタイム判定により、作業効率向上と不良流出リスク低減の両立を実現。
Q1
導入のきっかけは何でしたか？
A1
検査ラインの搬送工程では各カウンターで鋼管の通過本数を確認していますが、客先出荷前の最終荷姿（複数本にて束となった状態）となった時点では本数確認が行われていませんでした。そのため、結束前にトラブルが発生した際に、ヒューマンエラーにて本数の過不足が生じるリスクが懸念されていました。
こうした課題を解消し、最終工程まで一貫して正確な本数確認を実現することを課題としており、この品質リスクの確実な排除を目的として、今回のシステム導入に踏み切りました。
こうした課題を解消し、最終工程まで一貫して正確な本数確認を実現することを課題としており、この品質リスクの確実な排除を目的として、今回のシステム導入に踏み切りました。
Q2
導入に至った最終的な「決め手」を教えて下さい。
A2
最終荷姿における本数確認を確実に担保できる点でした。過去にも画像解析の大手メーカーに委託し、挑戦したことがありましたが、虚報が多く実用化には至りませんでした。今回も最初は半信半疑でありましたが、デモ版にて試させていただいたところ、対象製品に対する検出精度、現場環境における安定稼働性、既存工程への適合性といった要件を総合的に満たしていたことが、採用の大きな後押しとなりました。
実際の作業風景：スマホで撮影するだけで瞬時に解析が完了します
Q3
導入後、現場スタッフ様の反応はいかがでしたか？
A3
従来は最終荷姿での確認手段が限られていたため、作業者の経験や注意力に依存する部分がありましたが、実装していく中で最初は管理者同様に半信半疑で使用してはいましたが、高い検出精度で確実に本数を判定できる実績を積み重ねていくことで作業負荷と心理的な負担がともに改善されるといった反響が大きかったです。
Q4
導入後に感じた具体的な効果を教えて下さい。
A4
トラブルが発生したあとの目視確認に伴うヒューマンエラーのリスクが大幅に低減しました。導入後は本数の過不足の発生防止につながり、品質保証体制がより堅牢なものへとつながっています。
また、リアルタイムで判定結果を取得できるようになったことで、作業効率の向上と不良流出リスクの低減という、現場運営と品質管理の両面で顕著な改善効果が得られています。
また、リアルタイムで判定結果を取得できるようになったことで、作業効率の向上と不良流出リスクの低減という、現場運営と品質管理の両面で顕著な改善効果が得られています。
Q5
検討中の同業他社様へ、一言メッセージをお願いします。
A5
当初は既存工程への適合性や検出精度を懸念していましたが、導入後はその効果を明確に実感しています。
同様の課題をお持ちの企業様にとっても、確かな改善効果が期待できるソリューションだと感じていますので、ぜひ前向きに検討されることをお勧めします。
同様の課題をお持ちの企業様にとっても、確かな改善効果が期待できるソリューションだと感じていますので、ぜひ前向きに検討されることをお勧めします。
今後の展望（活用を広げたい点など）を教えて下さい。
今回の導入によって本数確認の精度と工程の安定性が向上したことを踏まえ、今後は他ラインへの水平展開も視野に入れています。特に、製品仕様やライン構成が異なる工程においても活用できるよう、運用データを蓄積しながら適用範囲の拡大を検討していきたいと考えています。
SUCCESS STORY
確かな精度がもたらす、
現場の「安心」と「ゆとり」。