META-aiviがプラスチック製造業に与える影響を探る。ゲージメーターの読み取り速度が70％高速化し、データの自動アップロードが実現し、メーターの読み取りエラーが減少した。

META-aiviは、機械の自動故障検出と監視によってプラスチック射出成形を最適化し、効率性を向上させ、停止時間を削減し、コストを削減します。

SolomonのソリューションであるAccuPick 3Dはプロダクトデザイン賞を受賞したピッキングシステムで、ロボットの動作の精度を高められる点が高く評価されています。この強力なソフトウェアはSolomonの3Dスキャナと組み合わせることで、各サイクルの始めに容器内の部品の位置を計算し、高画質の画像を得ることが可能です。

META-aiviは、化学物質タンカーの積み込み/荷卸しプロセスをステップバイステップで検査し、オペレーターが正しい手順に従っていることを確認するためにAI検出を使用します。

タイヤは製造工程で高圧・高荷重・高温の工程を多く受けます。現場の機械や材料から発生する粉塵に加え、印刷工程の長期運転により、内管の表面がぼやけたり、色ムラがあり、裏側認識に関する影響があります。大量生産後の手動認識は認識度が悪く、従来のAOI検出を使用すると、デジタル印刷がクリアでなくても効果的に認識できない。

靴下の生産工程は、デザイン、編立、縫製、旋盤、成形、そして最後に品質検査と包装に分けられます。 繊維産業は労働集約型の産業であり、品質管理のチェックポイントである目視検査はもともと手作業で行われていましたが、検出率が低いだけでなく、視覚疲労で靴下の外観検査も遅れることがあります。

ゴムの射出成型工程では原料品質、機械設備企画、金型設計などが射出成型品の品質に影響を与えるファクターとなります。射出成型品の欠点として一般的に多くみられるのは、外観とサイズの異常です。例えば汚点、空孔、金型の傷の影響、取り出し時に生じる傷などです。