検品作業を自動化する方法とは？画像解析による効率化の事例も紹介
製造業における検品作業は、品質を守る重要な工程である一方、人手不足やヒューマンエラーによる課題が多く発生する部分でもあります。近年はAI画像解析やIoTを活用した検品自動化が注目されており、精度と効率を同時に高められる手段として導入が進んでいます。
本記事では、検品を自動化する企業が増えている理由から、画像解析などの具体的な方法、さらに自動化のメリットまでを詳しく解説します。加えて、IoTシステム構築を支援する「シルク・ラボラトリ」による実際の開発事例も紹介し、検品工程の効率化に向けた第一歩をサポートします。
検品作業を自動化する企業が増加……その理由は？
製造現場において、検品作業は品質を左右する重要な工程ですが、多くの企業が人手不足や精度のばらつきといった課題を抱えています。こうした背景から、AIや画像解析を活用した検品の自動化に取り組む企業が急速に増えています。
その理由を以下の3つの視点から解説します。
- 深刻な人手不足
- 品質基準の上昇
- DX化の波
深刻な人手不足
製造業では少子高齢化の影響により労働力不足が深刻化しています。
特に検品作業は単純作業ながら集中力が必要で、人員確保が難しい業務のひとつです。そのため、自動化によって限られた人員で効率的に生産ラインを維持することが求められています。画像解析システムとAIによる自動検品は、24時間稼働も可能であり、慢性的な人手不足の解消につながります。
品質基準の上昇
消費者の安全志向や企業の社会的責任の高まりにより、製品に求められる品質基準は年々厳しくなっています。人手による目視検査では、見落としや判断のばらつきが避けられず、安定した品質保証が難しいのが現状です。
画像解析を用いた自動検品なら、常に一定の基準で判定でき、欠陥品の流出リスクを大幅に減らすことができます。これによりブランド信頼性の向上にもつながります。
DX化の波
製造業でもDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が加速しており、その一環として検品工程の自動化が注目されています。検品データを蓄積し分析することで、不良の傾向や工程の改善点を把握することが可能になります。
単なる効率化にとどまらず、製造全体の最適化を実現する基盤として、自動検品はDXの中心的な役割を担っています。
製造業DXのキーワード「IoT」とは？
IoT（Internet of Things）とは、工場内の機械や設備にセンサーを取り付け、インターネットを通じてデータを収集・共有する仕組みを指します。
製造業においては、温度や振動、稼働時間などの情報をリアルタイムで取得できるため、生産ラインの可視化や異常検知に役立ちます。
従来は人の経験に依存していた工程も、IoTを導入することでデータに基づいた管理が可能となり、品質の安定化や稼働率の向上につながります。検品工程の自動化においても、IoTは欠かせないキーワードです。
IoT開発を実施する手順については、以下の記事で詳しく紹介しています。
IoT開発の始め方｜基礎知識から具体的な手順、開発事例まで徹底解説
AIとIoTによって業務効率化を実現
IoTで収集した膨大なデータを活用するには、AIによる分析が重要な役割を果たします。
例えば、画像解析AIとIoTセンサーを組み合わせることで、製品の外観検査を自動化し、微細な欠陥も見逃さず検出することが可能です。さらに、データを蓄積して学習させることで判定精度が向上し、検品の品質が安定します。また、不良の傾向を把握することで工程改善や予防保全にもつながります。
AIとIoTの融合は、単なる自動化にとどまらず、製造現場全体の効率化と高度化を推進する鍵となります。
詳しくは以下の記事もご覧ください。
検品を自動化する方法
検品作業の自動化にはさまざまな方法があり、導入する仕組みによって得られる効果や適用範囲が異なります。代表的な手法としては、画像解析による外観検査、バーコードによる識別、RFIDによる非接触管理などがあります。
自社の製品特性や生産ラインに合わせて最適な方法を選ぶことが、自動化の成功につながります。
画像解析システムの導入
カメラとAIを活用した画像解析は、製品の外観を自動で検査できる方法です。微細な傷や汚れ、形状の違いなどを人の目以上の精度で検出でき、品質基準を安定して満たすことが可能になります。
また、検査データを蓄積することで、将来的な不良傾向の分析や工程改善にも役立ちます。人手不足の解消と品質保証を両立できる点から、多くの製造現場で導入が進んでいます。
事例：画像解析で塗装の塗膜の厚さを計測
シルク・ラボラトリでは、画像解析を活用して塗装製品の塗膜の厚さを非接触で計測するシステムを開発した事例があります。従来は人手による測定で時間と労力がかかっていましたが、自動化によって精度と効率を大幅に改善しました。さらに、検査結果をデータ化することで品質記録としても活用でき、製造プロセス全体の改善につながっています。
詳細は以下の事例ページでも紹介されています。
PoC案件|AIを使わない画像解析技術「膜厚計測結果処理システム」とは
シルク・ラボラトリでは、AIを活用する画像解析はもちろん、あえてAIを使わない開発も可能です。詳細は以下のお問い合わせリンクよりご相談ください。
バーコード読み取りの導入
バーコードを活用した検品は、比較的導入が容易でコスト面でも効率的な方法です。
製品や部品に付与されたバーコードを読み取ることで、数量や出荷先の確認、不良品の識別などを迅速に行えます。既存の物流システムとも連携しやすく、製造から出荷までの一連の管理をスムーズにする効果があります。特に大量生産品や出荷量が多い業種に向いています。
RFIDの導入
RFIDはICタグを利用して非接触で情報を読み取る仕組みで、検品作業のスピードと正確性を大きく向上させます。
バーコードのように読み取り位置を合わせる必要がなく、一度に複数のタグを読み取れる点が特徴です。そのため、部品や完成品が多数存在するラインや倉庫での検品に最適です。導入コストはやや高めですが、長期的には在庫管理やトレーサビリティ強化など幅広い効果が期待できます。
検品をシステムで自動化するメリット
検品をシステムで自動化することは、単なる省力化にとどまらず、製造業の品質保証や生産性向上に直結する大きなメリットがあります。ここでは特に重要な3つの効果について解説します。
- ヒューマンエラーを防げる
- 人的な負担を削減できる
- 品質の安定化と標準化ができる
ヒューマンエラーを防げる
人の目視検査は集中力や体調に左右されやすく、どうしても見落としや誤判断が発生します。AI画像解析やセンサーを用いた自動検品では、常に一定の基準で判定できるため、ヒューマンエラーを大幅に削減できます。結果として不良品の市場流出を防ぎ、企業の信用維持や顧客満足度の向上にもつながります。
人的な負担を削減できる
検品作業は長時間の集中が求められるうえ、単純作業が多いため従業員の負担が大きい業務です。システムによる自動化を導入すれば、スタッフはより付加価値の高い業務に注力できるようになります。これにより、労働環境の改善と生産性向上を同時に実現でき、人手不足対策にも効果を発揮します。
品質の安定化と標準化ができる
自動検品システムは、人による判断のばらつきを排除し、常に同じ基準で品質を評価できます。これにより製品品質が安定し、標準化された工程管理が可能となります。また、データを記録・分析することで品質管理の透明性が高まり、ISO認証取得や監査対応といった外部評価にも役立ちます。長期的に見ても、企業全体の信頼性を高める効果があります。
IoT・画像解析システムの開発は「シルク・ラボラトリ」へ
検品作業を効率化するには、自社の製品やラインに合ったシステムを開発・導入することが重要です。シルク・ラボラトリでは、IoTセンサーやAI画像解析を組み合わせた検品自動化システムを、要件定義から設計・開発・運用まで一貫して支援しています。塗膜厚さの計測など具体的なPoC事例も豊富で、課題に応じた最適なソリューションを提案可能です。現場のDXを推進したい企業にとって、信頼できる開発パートナーとなるでしょう。
まとめ
検品作業は品質保証の要である一方、人手不足やヒューマンエラーといった課題を抱えやすい工程です。AI画像解析やIoTを活用した自動化により、精度の高い品質管理と生産性向上を同時に実現できます。さらに、システムで収集したデータを活用することで、製造ライン全体の改善やDX推進にもつながります。検品工程の自動化は今後ますます重要性を増していくでしょう。効率的かつ安全に取り組むためには、ノウハウを持つシルク・ラボラトリのような専門パートナーに相談するのがおすすめです。
