ゴールドパック様では、一部の製品に対して、製品梱包後の段ボールに関する外観検査を、これまで目視で実施されておりました。
検査員はライン上から見える外観の確認に加え、時折裏面や背面の不具合の有無を確認するため、重量のある段ボールを手作業で持ち上げる必要があり、大きな負担が生じていました。
今回TRACKBOTTのご導入により、目視検査工程の省人化に成功し、現場の負担解消と、人員の有効利用を実現しました。

「最新技術のAIを使った検査システムは、導入費用が高額で、専門知識も必要なのではないか」「導入後の不具合について、機械の導入であればこれまでの経験でここが故障したのではないかと見当がつけられるが、AIという最新技術は扱いに不安があった」生産管理部門の責任者であるゴールドパック社の太田様は当初そう考えていました。
しかし、実際の導入コストはレンタル契約を利用することで大幅に抑えることができました。「AIと聞くと難しく考えがちですが、TRACKBOTTは柔軟性が高く、小回りの利くAIなので、思い切って導入して正解でした。コストも企業にとって新たな挑戦をしやすい価格設定でした。」と、導入の決め手をお話していただきました。

「日常的な不良、よく生じてしまう不良というものについては検査員にて高い精度で発見できますが、発生頻度の低い不良であればベテラン検査員でも見逃してしまうことがありました」と、製造部門の福澤様は、AI外観検査導入前の課題を振り返ります。人の目による検査では、長時間の緊張による集中力の低下などにより、稀にしか発生しない不良パターンの見逃しが避けられない課題でした。
しかし、AI外観検査の導入後は、発生頻度に関係なく、わずかな傷や変形、通常とは異なるパターンも漏れなく検出できるようになりました。「不良品が出荷され、お客様からご指摘をいただいた場合、原因究明から再発防止策の検討まで、多大な時間と労力を要していました。しかし今では、AIによって不良を確実に捉えられるようになり、品質管理の信頼性が大きく向上しました」と、導入効果を高く評価いただいています。
特に食品業界においては、外観であれ中身であれ、製品の不良は人の健康に直接関わる重大な問題です。最悪の場合、製品回収による多大な損失が発生する可能性もあることから、「予防的な品質管理を実現できるAIシステムを導入できて安心感がある」とお話していただきました。

今回外観検査工程へのTRACKBOTT導入をきっかけに、ゴールドパック様の製造現場に変化が生まれました。「当初は外観検査の自動化だけを考えていましたが、TRACKBOTTは使いやすく柔軟な対応が可能なAIだったので、社員から『この工程もAIで改善できるのでは？』『あの作業も自動化できそうだ』という声が上がるようになりました」と副次的な導入効果があったといただきました。従来は「AIは難しそう」「大がかりな設備投資が必要」というイメージが強かった現場で、TRACKBOTTとの出会いが、業務改善や自動化への積極的なマインドを醸成。今では現場から次々と改善案が話題になるようになったそうです。

AIシステムの導入について、導入前から、ゴールドパック様の中で異常の判断基準の統一化を行っていただき、ベテラン検査員による確かな目と、AIによる異常検知の結果を照らし合わせながら、検出精度を着実に向上させてきました。
最初から『AIまかせ』だと思われることもあるかもしれませんが、実際は現場のノウハウや、これまで蓄積してきた不良品サンプルの提供など、お客様と私たちも一緒になってシステムを育てる過程が重要です。ご協力をいただく分、現場の特性に合った精度の高いシステムが構築でき、まさに『お客様のためだけの』AIシステムとなります。
さらに、「AIのシステムは導入して終わりではなく、継続して現場の知見を活かしながら育てていくものだと感じました」(太田様)と、導入後もお客様との密接な連携がAIの進化となる――そんな気付きが、持続的な品質向上への一歩となっていきます。