限度見本とは、製品の品質を評価するための基準となる見本のことを指します。製品の色、形、大きさ、仕上がりなど、製品が満たすべき最低限の品質基準を具体的に示したものです。
限度見本が必要な理由は、製品の品質を一定に保つためです。限度見本を用いることで、製品の品質が一定の基準を満たしているかを客観的に判断することができます。また、製造工程での品質管理や、製品の出荷判定、顧客への品質保証などにも活用されます。
「限度見本」と「標準見本」は、製品の品質を評価するための見本ですが、その目的と使用方法に違いがあります。
限度見本は、製品が満たすべき最低限の品質基準を示した見本です。製品の色、形、大きさ、仕上がりなど、製品が満たすべき最低限の品質基準を具体的に示しています。製品の品質がこの限度見本を満たしているかどうかで、製品の出荷判定を行います。
一方、標準見本は、製品が理想とする品質基準を示した見本です。製品の最適な状態を示し、製造工程での品質目標として使用されます。製品の品質がこの標準見本に近いほど、製品の品質が高いと評価されます。 つまり、限度見本は「製品が最低限満たすべき品質基準」を、標準見本は「製品が理想とする品質基準」を示しているという違いがあります。
限度見本は、製品の特性や品質基準によります。例えば、色や形状が重要な製品では、色見本や形状見本が必要になります。また、製品の性能が重要な場合は、性能を示すデータやグラフなどが限度見本となります。
合格限度見本は、製品が合格と判断されるための最低限の品質基準を示した見本です。この見本を基に製品の品質が評価され、この基準を満たす製品のみが出荷されます。
不良見本は、製品が不良と判断される品質基準を示した見本です。この見本を基に製品の品質が評価され、この基準を満たさない製品は不良品と判断されます。
限度見本は、現物または写真と文章で作成します。顧客要望に基づいて作成する場合は、顧客の承認を得る必要があります。社内でルールを設定し、限度見本の「管理番号」「名称」「有効期限」「保管場所」などを明確に設定してください。
限度見本は、設定した「管理番号」「名称」「有効期限」などを表示する必要があります。現物の場合はラベルなどを使用して表示し、写真と文章で作成した場合は見やすい位置に掲示してください。検査員の負担を最小限に抑えるため、配慮が必要です。
限度見本の管理には台帳が必要です。台帳には「管理番号」「名称」「有効期限」「保管場所」などの情報を記載し、一元的に管理します。
限度見本は経時変化を考慮した保管場所で管理する必要があります。温度変化の激しい場所や直射日光の当たる場所は避けてください。また、紛失や破損を防ぐために定期的なチェックを行い、台帳に記載した保管場所で保管し、他の場所へ持ち出さないよう社内でルールを定めてください。
限度見本は定期的に見直す必要があります。活用されていない場合やわかりづらい場合は、見直しを行い、検査員が理解しやすい見本に更新してください。
限度見本は経時的に更新が必要です。有効期限が満了した限度見本は廃止し、新規更新または継続更新を行ってください。更新の頻度は製品によって異なりますが、年に1回を目安にして台帳に記録を残してください。
目視検査には限度見本を活用する際、いくつかの課題が存在します。以下に具体的な課題とそれに対する対策を示します。
課題…限度見本だけでは製品の判断が難しい場合、熟練工でない作業者にとっては品質判定が困難です。
対策完全な属人化を防ぐために、作業者の育成やトレーニングが必要です。限度見本の解釈や適用方法を明確に伝えることで、一貫性のある判断を促します。
課題…製品の仕様が頻繁に変わる場合、都度限度見本を作成し承認を得る必要があり、手間やコストがかかります。
対策…柔軟性を持たせるため、限度見本の作成プロセスを効率化し、迅速な承認を実現します。自社だけでなく取引先との連携も重要です。
課題…限度見本の管理には人手や手間がかかり、保管場所や温度管理などにも配慮が必要です。
対策…デジタル化やクラウドベースの管理システムを導入し、限度見本の追跡と保管を効率化します。適切な台帳を作成し、見直しや更新を定期的に行います。
課題…限度見本の管理には人手や手間がかかり、保管場所や温度管理などにも配慮が必要です。
対策…外観検査装置を使用した自動化は、一定の検査品質を保ちつつ、管理の手間を軽減します。AIを活用して限度見本の適用や判定を自動化することで、効率的な品質管理を実現できます。
AIを使用した限度見本の運用と管理については、以下のような方法が考えられます。
AIは、製品の品質データを学習し、品質基準を自動的に更新することが可能です。これにより、製品の改良や顧客の要求に応じた迅速な見本の更新が可能となります。
限度見本をデジタル化し、クラウド上で管理することで、関連するすべての部門がリアルタイムで見本を参照することが可能となります。また、AIを用いて見本の検索や分類を行うことも可能です。
AIは、製品の画像やセンサーデータを解析し、限度見本に基づいて製品の品質を自動的に検査することが可能です。これにより、人的ミスを減らし、検査の効率を向上させることができます。
AIは、製品の品質データを分析し、品質の傾向や問題点を把握することが可能です。これにより、限度見本の見直しや改善策の策定に役立てることができます。
これらの方法により、AIを使用した限度見本の運用と管理は、従来の方法に比べて効率的で、より高度な品質管理を実現することが可能となります。
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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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