AI活用事例データベース
モバイルAIビジョンシステム(MAIVS)を世界20工場・325ステーションに展開し年間6,000万件以上の検査を実施。J.D.Power品質ランキングで14位上昇しNo.9に。
Fordは品質問題が財務に影響を与えており、製造工程での不良品検出の精度向上が急務だった。従来の目視検査では組立ミスの見落としが発生し、顧客満足度の低下につながっていた。
スマートフォンカメラとAIを組み合わせたMAIVSを開発し、部品の写真を撮影して参照画像とクラウド上で比較。2秒以内に組立の正誤を判定し、必要に応じてラインを停止。世界20工場の325以上のステーションに展開。3Dプリンティングによるカスタムツール製作やAR(HoloLens)による従業員トレーニングも併用。
年間6,000万件以上の検査を実施。Van Dyke工場では電動オイルポンプシールの不良が月35件からゼロに減少。J.D.Powerの2024年米国初期品質調査でNo.23からNo.9に14位上昇。3Dプリンティングでツール製作期間を数週間から1日に短縮。
スマートフォンベースのAI検査は導入コストが低く、迅速な全社展開が可能。AI・3Dプリンティング・ARの複合的な技術活用が品質改善の相乗効果を生む。
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