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画像処理技術や機械学習技術を活用することで、製造業における品質管理の向上や生産効率の向上が期待できる画像DX。
今回はその魅力や導入の難しさ、始めるためのポイントについてお伝えします。
画像DXとは
画像DXは、画像処理技術やデジタル画像の活用を通じてビジネスの変革を図る取り組みです。
画像DXは、従来の目視検査ではできなかった細かい品質チェックの自動化や安全性の確保、生産性の向上など、製造業に多くのメリットをもたらします。
画像DXが注目されている理由
近年、画像DXがますます注目されています。デジタル技術の導入による効果として、「生産性の向上」「開発・リードタイムの削減」「作業負担の軽減や作業効率の改善」「在庫管理の効率化」「高品質なモノの製造」などが挙げられています。
画像DXは、画像処理技術の向上や機器の手軽な入手、効果が直感的に理解しやすい点などから、特に注目を集めています。
画像DXのソリューション例
画像を活用した主な事例として、以下があります。
検査の自動化：製品の検査や分類、位置認識などを自動化することで、作業時間の短縮や一貫性の向上が期待できます。
製造機器の異常検知：IoTデバイスと画像を組み合わせることで、機器の異常を事前に察知し、停止を予防できます。
品質要因分析：画像を解析して製品品質のバラつきを評価し、品質改善に役立てることができます。
以上の技術によって、製造業における品質管理や生産効率の向上が実現されます。
画像DXは、データの正確性や知識・人材の不足などの課題もありますが、適切な準備と対応策によって克服できるものです。
画像DXを始めるためにまず取り組むこと
画像DXを始めるにはまず、分析環境を整えるための準備が必要です。
１．分析基盤を整える
２．技術者を育成する
３．ツールを導入する
基本的な取り組みは以上ですが、画像DXにはデータの正確性やアルゴリズムの複雑さなどの問題もあるため、専門家の意見を参考に取り組むことをお勧めします。
資料内では各取り組みについて、詳しく解説しています。
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