外観検査を外注するメリット・デメリットや注意点について解説しています。外観検査の自動化を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
製品や部品などの外観検査を効率化させたいと考えたときには、外観検査を外注するという方法があります。検査・選別だけでなく、軽度の修正や梱包にも対応し、顧客へすぐに出荷できる状態で納品してくれる業者もあります。外観検査のプロとともに業務を行うことで、検査フローの見直しにもつながるでしょう。
外観検査を外注するメリットには、主に以下の6つが挙げられます。
十分な経験やスキルを持つ検査員を育成するには、採用や教育、管理などが必要で、時間もコストもかかります。外観検査を外注すれば、熟練した検査員をすぐに確保することが可能です。外観検査には作業場所や製品置き場などが必要ですが、外注することにより自社内の検査スペースを削減し、有効に活用することができます。また、検査員を社内で育成する必要がなく、管理するスタッフも不要になるため、検査コストの低減に繋がります。
社内での検査量のキャパシティがオーバーしたときだけ外注するといった運用もでき、数量や日程の変動にも対応可能です。外注することにより検査費が固定費から変動費に移行されますので、検査費用の総額や1製品当たりの検査費用が明確になり、経営判断がしやすくなります。さらに、外観検査を担当させていた従業員を本業に専念させることによって、従業員の有効配置や自社リソースの最適化を目指すことも可能でしょう。
外観検査を外注することには、メリットだけでなくデメリットもあります。外観検査を外注するデメリットは、主に以下の3つです。
被検物を追加したり変更したりする際には、自社で外観検査を行っている場合よりも時間がかかる可能性があります。外注先でも検査員が外注検査に携わることには変わりがないため、オペレーションを入れ替えるときは一定の時間がかかるものです。被検物の追加や変更を依頼するときには、ある程度の期間を想定して連絡するようにしましょう。
また、自社で外観検査を行っていれば、どのような体制で管理をしているかすぐにチェックできますが、外注先ではそうはいきません。契約時の品質管理体制が維持されているかどうかを常に確認することは困難です。検査員のレベルや能力についても同様で、自社で外観検査をしていれば常に目で見て確認することができますが、外注した場合には視認することはできません。外注先に任せきりにはせず、外観検査の結果や精度については自社で適宜チェックすることが重要です。
外観検査の外注は大まかに、以下の流れで行われます。
まずは打ち合わせにて規格書などを共有し、製品の目合わせを行って良品と不良品の判定基準を把握します。数量などの誤りがないかどうかを確認したら被検物を受け入れ、同時に帳簿類も準備します。規格書に基づき被検物の検査を実施。想定外の不良傾向がある場合には、情報が提供されます。良品と不良品が区分けされ、各々の数量を集計。そして、指定した日時に納品されるという流れになります。
外観検査を外注する際に気を付けたいポイントは、以下の3つです。
まずは、外観検査を希望する被検物が、外注先でも検査可能かどうかを確認することが必要です。工業製品や食品などの製品別、プラスチックやガラス、電子製品などの材料別に検査可能かどうかが異なります。外注先の検査実績などを問い合わせるとよいでしょう。
また、外注先の品質管理体制を確認することも重要です。ISO9001の取得状況や検査成績書、器具の校正エビデンス、検査における明確な数値基準などをチェックすることをおすすめします。さらに、こうした品質管理体制を維持するために、検査員への研修の実施状況や教育体制を確認することも大切です。
外観検査を効率化させる方法としては、主に外観検査の外注と外観検査システムの導入の2パターンが考えられます。
外観検査システムを導入する時間がない、システム導入の初期費用を捻出することが難しい、検査機器を設置する場所を確保できないといった人には、外注が適しています。
一方で、外注するコストの確保が難しい人や、検査員の質や情報漏洩が気になる人は、外観検査システムを導入するとよいでしょう。
ディープラーニング（深層学習）技術を活用したAI外観検査は、従来の目視検査に代わる新たな検査手法です。AI外観検査の導入により検査精度が向上すれば、検査工数や人的コストを削減できます。また、検査員の作業負担が軽減される、生産性が向上するなど、従来の目視検査が抱えてきた課題の解決につながります。
AI外観検査の中から、初めての導入におすすめのAI外観検査開発会社をピックアップ。
AI外観検査は、製品や開発会社によって自動化できる対応領域が異なります。
ここでは、自動化したい範囲に合わせておすすめの開発会社を紹介しています。
品質の一定化やヒューマンエラーに課題を感じる企業におすすめ。定量化しづらく、思わず人の判断に頼ってしまっている検査項目も丁寧に検証し、細かく定量化したうえでAIに判断させることが可能。
自社固有の要件をしっかりと採り入れて検査ラインを構築できます。
単純作業に人的工数がかかっている企業におすすめ。AIベンダーが保有する既存のAIパッケージに対して、自社の要件に合わせて判断基準をカスタマイズすることで、これまで統一化されていた判断が可能。
誰でも検査が可能であった項目を自動化することができ、オーダーメイドに比べて比較的短期間で導入できます。
検査そのものの工数から削減し、社員の負担を減らしたい企業におすすめ。画像データを基に、定量化した判定が可能。細かなカスタマイズの対応は難しいものの、比較的低価格で導入することができます。
異常判定が出た部品のみ目視で検査するなど、目視と自動化を使い分けて活用することが可能です。
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サポートがあるか
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