製造現場の「見逃し」をゼロにする。
画像解析×人の異常検知アプローチ

製造現場で起こる異常の検知には、従来「人の目」が活用されてきました。
しかし「人の目」による検査には、品質のばらつきがある・精度の安定が難しい、など限界があります。
今回のコラムでは、新たな選択肢「画像解析による異常検知」について、最新の情報をお届けします。

製造現場では、日々の生産活動の中でさまざまな「異常」が発生しています。代表的なものは、製品の外観不良、設備の動作不良、作業手順の逸脱などです。
異常の引き金となる要因には、下記のような事象があります。

わずかな事象を見逃すことでその後の工程に影響が波及し、不良品の流出やライン停止、さらには顧客クレームやリコールにつながるケースも少なくありません。
そのため、「異常を見逃さないこと」は単に品質を守るだけでなく安全確保・生産効率・コスト最適化のすべてに直結する経営課題となっています。

製造現場において異常検知は、これまで作業者の「目」と「経験」によって支えられてきました。しかし、この体制にはいくつかの課題が存在します。

こうした課題を補うためには、「人の感覚に依存しない仕組みづくり」が不可欠です。
そのためのデータや画像解析の導入は、熟練者の経験を標準化し、検査精度を安定化させる有効な手段となります。

異常の見逃しを防ぐ検知方法には、目的や現場環境に応じてさまざまな手法があります。それぞれに強みと限界があり、実際の製造現場では複数の方法を組み合わせる「ハイブリッド活用」が効果的です。

単純明快で、すぐに導入しやすい方式です。センサーにより測定された幅や長さなどに対して、具体的な条件や閾値に従って製品を評価します。

データの傾向や分布をもとに「いつもと違う状態」を判断する方法です。製造ラインの安定稼働や工程異常の早期発見に適しています。

微細な異常を、機械により検出する次世代の手法です。カメラやセンサーから得られる画像データをもとに、異常の兆候を捉えます。

異常検知の目的は、単に“異常を見つけること”ではありません。重要なのは、小さな変化を早期に捉え、トラブルを未然に防ぐ仕組みを作ることです。また、異常検知は品質保証だけでなく企業の競争力を左右する重要なテーマとなっています。

画像解析などのデジタル技術は、製造現場の経験と知恵を支える強力なツールです。技術だけに頼るのではなく、実際に働く人の気づきと組み合わせることでより確実で信頼性の高い異常検知が実現します。今こそ、現場に合った仕組みづくりを始めてみませんか？

製造現場での異常検知をより確実に、そして現場主導で実現するためには、画像解析ソリューションの導入が効果的です。キヤノンマーケティングジャパングループの「Vision Edition 2」は、画像データを活用した検査・監視の仕組みをスピーディに構築できるツールです。

実際の導入事例では、アナログメーターの読み取りや外観検査の自動化、異常時の即時通知などを実現し、製造現場の見逃し防止と作業効率化に大きく貢献しています。