B.R.A.I.N.AIを活用した検査ソリューション

AIによる欠陥検出支援

AIによる欠陥検出の向上。誤排出率を低減し、手動再検査の必要性を最小化することで、納期遵守率の向上を実現します。

誤排出率を最大90%削減

従来の検査システムに比べて誤排出率を最大90%低減し、不必要な製品ロスおよび手動再検査の負荷を最小化します。

フルライン速度を維持しながら品質を向上

フル生産速度で稼働しながら欠陥検出精度を高め、スループットを損なうことなく品質向上を達成します。

手動検査作業負荷の削減

二次的な手動検査を抑制して作業負荷を軽減し、運用効率の向上を実現します。

マシン間での柔軟な展開

GPUまたはエッジベースの統合方式を活用し、対応する検査機へのAI導入をサポートします。

AI規制遵守を支援

B.R.AI.Nのモデル開発手順は、変化するGMPガイドラインとの整合を図っており、製造業者によるAI関連規制の遵守を支援します。

検査レシピへのモデル組み込み

ソフトウェアのアップグレードなしに、AIモデルを決定論的ツールとして既存のAVI機器レシピに組み込みます。

運用の透明性を実現する説明可能なAI

モデルの判断結果を機器レベルで直接提示することで、オペレーターが検査結果を理解し、信頼できるよう支援します。

特長

B.R.AI.Nは、AI手法とスケーラブルなインフラストラクチャを組み合わせ、難易度の高い外観検査用途における検査性能の向上を支援します。

AIモデル: 教師あり深層学習モデルを作成し、画像やオブジェクトを分類して欠陥を検出します。
クラウドプラットフォーム: セキュアかつスケーラブルなALCOA+ 準拠プラットフォームを活用することで、生産を止めることなく、複数サイト間のチームコラボレーションによるモデルトレーニングを実現します。
合成データ機能: 合成画像を活用して学習データの不足を補い、関連するあらゆるバリエーションを網羅することで、モデルが必要なパターンを学習し、堅牢で高精度な性能を発揮できるようにします。
マシン統合: AIは検査機上で直接動作するため、製品がラインを通過する際に即座に検査できます。GPUを使用して高速な判断を行い、生産速度を低下させません。内蔵された説明可能AIツールにより、システムが特定の判断を行った理由を示し、オペレーターが結果を理解し、信頼できるよう支援します。

よくある質問

B.R.AI.Nのモデル開発、デプロイメント、およびシステム統合についてさらに詳しくご覧ください。