外観検査で起こる見逃し

このページでは、外観検査で起こる「見逃し」について解説しています。製造現場の外観検査で起きる「見逃し」は、製品を使用するユーザーだけでなく、製造企業にとっても致命的なダメージをもたらしかねない重大な問題です。

外観検査の「見逃し」はなぜ起こるのか？その原因についてまとめました。

外観検査の「見逃し」とは？

まずは外観検査で起こる「見逃し」とは何か？について、定義を共有しておきましょう。外観検査における「見逃し」とは、外観検査を行った際に、キズ、汚れ、異物混入などの欠陥を文字通り見逃してしまうことです。

近年は、画像処理システムを用いた外観検査の自動化の普及が進んでいるため、目視検査が少なくなった分、欠陥の見逃しも減ってはいますが、製品や項目によっては人手による目視検査が必要な箇所もまだまだ多く、そのような目視検査においては、完璧でない人間がチェックを行うため、どうしても一定の割合で欠陥の「見逃し」が起きてしまいます。

では、人間の目視による外観検査ではなぜ「見逃し」が起きてしまうのでしょうか？原因と対策を説明します。

見逃しが起きる原因

外観検査で見逃しが起きる主な原因をまとめました。

人手が足りない

外観検査の見逃しが起きる原因の一つは、検査員の人手不足にあります。少子高齢化による労働人口減少はその最たる要因ですが、それ以外にも、働き方改革の推進による賃金の上昇で人材確保が困難になっている問題もあります。

いずれにしても、検査員の人手不足は外観検査における見逃しを助長する大きな要因の一つです。検査員が不足すると一人あたりの負担が大きくなり、検査のクオリティや精度が下がり見逃しのリスクを高めてしまいます。

外国人技能実習生の受け入れで補完する方法はありますが、こちらは手続きに手間と時間がかかり、スピーディーな人材確保につながりにくい問題を抱えています。

教育体制が整っていない

外観検査の中には一定レベル以上の技能を要するものもありますが、そうした技能を有する検査員を教育できる体制が整っていないのも、見逃しが起きる原因の一つです。そもそも検査スキルは、長年の経験で培われる部分が少なくなく、一朝一夕で教育を施し一人前の検査員に育てることなどできません。

最近は認定制度の導入により制度的に教育を施している企業もありますが、認定制度の導入には多くの時間と費用がかかるため、導入できるのは資金力が豊富な一部の企業に限られるというのが実情です。このように十分な教育が行き届かないまま検査を行うと、見逃しが起きる確率が高まります。

画像データを学習させる「AI外観検査がおすすめ」

AI外観検査は大量の画像データを自ら学習し、高精度な外観検査を実現します。製品のパターンや特徴を自動的に抽出し、正常と異常を判別するため、複雑なパターン認識や微細な欠陥の検出が可能です。また、AI外観検査では手軽に学習モデルの更新ができるため、検査に対象物や項目が多い場合にも効率的に検査を勧められます。

AI外観検査のメリット

AI外観検査の導入には、検査業務の効率化、人手不足の解消、検査精度の向上など大きなメリットがあります。AIで外観検査を自動化することで、作業時間の短縮や人的ミスの軽減を実現します。自動検査が可能になれば検査員の作業負担が減るため、製造業界全体の課題である人手不足の解消にもつながります。

画像検査システムのデメリット

画像検査システムの導入には多くのメリットがある一方で、システムの導入に数百万円の初期費用がかかります。AI外観検査には高度な技術や最新機器が必要とされるため、膨大な初期費用がハードルとなって導入に踏み込めない企業は少なくありません。また、自社製品の検査内容に応じた機器やシステムを選定しなければならないため、担当者に専門知識や経験が求められる点もデメリットといえます。

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