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■属人化からの脱却と品質向上を実現 製造業で進むAI外観検査の導入
製造業における外観検査では、人手不足や熟練労働者の減少が深刻化しており、AIを活用した自動化を検討する企業が増加しています。
同時に、品質要求の高まりに対応し、生産性を向上させる取り組みが一般化しています。
■検知だけでは終わらない、不良要因特定から歩留まり改善へ 画像データ活用に向けた課題
しかし、現実は、「不良品検知」にとどまっていて、属人化の解消はできても、品質向上までは進んでいません！
その理由は、AIが検査画像を「OK」または「NG」と単純に分類するだけの使い方に限定されているからです。
検査画像は品質向上するにあたり重要な要素となります。画像でしか得られない不良傾向をAIで見つけて、品質向上を実現しましょう。
■画像をデータ化し、工程データや測定データを紐づけ、高次元な分析を可能とし歩留り改善の実現
本セミナーでは、YDCが提供するAI外観検査ソリューション「SearchMaru」を活用し、効果的なアプローチを実際の事例やデモを通してご紹介します。
製造工程データや測定データを統合し、高次元的な統計解析を行うことで、検知だけでなく不良要因の特定から歩留まり改善まで実現する方法を解説します。
さらに、要件定義からPoC（概念実証）、導入後の運用支援まで、YDCならではのトータルサポートについても詳しくお伝えします。
■主催・共催
株式会社ワイ・ディー・シー
■協力
株式会社オープンソース活用研究所
マジセミ株式会社
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マジセミは、今後も「参加者の役に立つ」ウェビナーを開催していきます。
過去セミナーの公開資料、他の募集中セミナーは▶こちらでご覧いただけます。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/54842/2995/54842-2995-2e4a956422d2c85c65583c9505fbbe3c-400x400.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]マジセミ株式会社
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