SUBARU・日産・ホンダなどのTier2-3サプライヤーが抱える、品種数100超の検査課題。VLM×AIで品種ごとの再学習不要に。
日本の自動車部品製造業は、多品種少量生産の典型です。1つの工場で数十〜数百品種の部品を生産し、それぞれに異なる検査基準が求められます。
| 素材 | 代表的な不良 | 検査の難しさ |
|---|---|---|
| プレス部品（鋼板） | 打痕・キズ・バリ・割れ | 金属光沢面の反射制御。照明設計が最重要 |
| 樹脂成形品 | ヒケ・バリ・ショート・変色 | 透明・半透明素材の欠陥検出。バックライト活用 |
| ダイカスト部品 | 巣（ポロシティ）・ヒケ・クラック | 鋳肌の凹凸と欠陥の区別。学習データ量が必要 |
| 切削部品 | 加工キズ・バリ・寸法不良 | 加工面の反射と切削痕の区別 |
自動車部品の多品種検査を自動化したい方
無料サンプル検証を依頼する →自動車部品の外観検査で最も重要なのは照明です。Nsightの技術チームはキーエンス画像処理部門の出身であり、素材ごとの最適な照明方式を熟知しています。
新品種投入時に不良サンプルが不足する問題は、VLMによるNG画像生成で解決します。良品画像から不良品画像を自動生成し、学習データを補完。これにより、新品種追加時の学習データ収集コストがほぼゼロになります。
新しい品番が追加された場合、現場のオペレーターがブラウザベースの学習UIから検査レシピを登録できます。ITの専門知識は不要です。
| 指標 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 品種切替時間 | 10分/回×15回/日＝150分 | 自動切替（0分） |
| 検査員 | 3名体制 | 1名（モニタリング） |
| 不良品流出 | 月3件 | 0件 |
| 新品種追加 | 外注（30万円/品種） | 社内対応（0円） |
Nsightは東京都千代田区に本社を構えており、自動車部品メーカーが集積する以下のエリアへの出張対応が可能です。
自動車部品の多品種外観検査は、照明設計・学習データ生成・品種切替の3つの課題を同時に解決する必要があります。Nsightは元キーエンスの照明設計ノウハウとVLM×AIハイブリッド技術で、品種数100以上の製造ラインでも品種ごとの再学習不要・切替ゼロの検査を実現します。
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