Pickup truck production line, workers are working

META-aivi導入事例

電動車の部品組み立てSOPの検証

お客様

お客様は、急速に成長している電気自動車(EV)市場で相当な地位を確立し、商用およびミニ電気自動車の開発で成功を収めている中国の有名な電気自動車メーカーです。

課題

電気自動車の組み立てにおける精度

電気自動車は、従来の自動車と同様に、多数の部品から構成され、車両組み立てプロセス全体でいくつかの品質管理検査を受けます。ボディの溶接、エンジンおよびサスペンションの組み立て、シートとステアリングホイールの取り付け、塗装仕上げ、最終テストなどのタスクは、適切な取り付けと高品質基準の達成を確認するためにチェックされます。組立検証と検査の精度向上の必要性を認識し、お客様は全体的な品質保証プロセスを向上させるためのAIソリューションを求めました。

Electric vehicle assembly verification using AR + AI real-time guidance

挑戦

人為ミスの解消とSOPの遵守の確保

生産ラインのスタッフは現在、センサーと手動検査の組み合わせを使用して検証を行っています。しかし、集中力の欠如や一般的な疲労により、人為ミスの可能性が存在します。さらに、現在のプロセスには、組立および検査の標準作業手順(SOP)への厳格な遵守を確保するための堅固なメカニズムが欠如しています。

ソリューション

AR + AIを活用した品質管理の強化

SolomonのAR + AI技術、META-aiviは、組み立てプロセス全体でさまざまな電気自動車(EV)の部品をリアルタイムで認識および検証することを可能にします。システムはすぐにスマートデバイスの画面に指示を表示し、作業者を各組み立てステップに案内し、各段階での異常やエラーを特定します。さらに、META-aiviは検査記録を生成し、クラウドデータベースにアップロードするため、全体的な品質管理を向上させながら責任を強化します。

結果

AR + AIは、リアルタイムのガイダンスを提供することで生産ラインのスタッフの能力とパフォーマンスを向上させます
META-aiviは、電気自動車の組み立てを効率化し、組み立て時間を短縮します
検査記録は、責任の所在を明確にし、継続的なプロセスの最適化のためのデータを提供します
さらに多くのケース
  • automated depalletizing in a warehouse

    自動化された倉庫の積み降ろし

    AccuPickは、AIの深層学習と機械ビジョンを組み合わせ、複数のボックスを一度にピックして配置することで、自動的なパレットからの商品取り出しを実現します。
  • Multi Colored Plastic Round Toy

    繊維の欠点検査の最適解

    現在繊維産業の生産現場では目視検査が主となっていますが、不良品流出率の高さ、工程時間の長さが問題となっています。繊維の欠点としては紙管の汚れ、変形、繊維の汚れ、繊維の破損、繊維の捩れ、ヘアラインなど多岐にわたります。目視検査では実際の要求品質に見合った検査はできず、従来式の光学検査(AOI)では欠点の認識に柔軟性がないため誤判断が多く、目視検査で再検査しなければなりません。労働コストを最適化するためには、繊維の検査は高効率なものでなければならないのです。
  • assorted shiny metal parts

    光沢のある金属部品のビンピッキング

    Solomonの統合ビジョンシステムであるAccuPickとSolScanを含むものは、オーバーラップしたオブジェクトでも最適なピッキングポイントの特定を可能にします。
  • assorted 5mm washers

    小さな部品のビンピッキング

    AccuPickは、ソロモンのスマートビンピッキングソリューションであり、顧客にワークステーション内で50種類以上の異なる部品を識別できる包括的なビジョンシステムを提供します。