和良工業、自動車用ゴム部品の品質検査にAI導入し不良クレームをゼロに

　和良工業は、自動車用の防振ゴムやクラッチ盤ゴムなどを製造している。これまで品質検査は、全作業員の半数以上を動員し目視で実施してきたが、本社を置く岐阜県郡上市和良町は人口が約1700人と、人手不足に悩まされていた。作業員の高齢化や教育の難しさなど、技術継承の課題にも直面していた。

　加えて目視検査では、クレームが発生した際の対応や再検査が必要になり、それに伴う生産効率が低下や作業負担の増大も課題だった。そこで今回、製品の品質検査工程に画像認識のAI（人工知能）システムを導入した。傷や焼付き、バリ、融合、充填不足など、目視での検知が難しい微細な不具合も検出できるようにした（写真1）。

写真1：自動車用ゴム部品の細かな傷や焼付きなどをAIで検出する

　導入した仕組みでは、0.1mm程度の傷を検出でき、目視では難しいとされる黒色ゴム／樹脂系製品の傷も検出できる。1日10時間、月間26日稼働させた場合、月間100万個以上の品質検査が可能だ。

　試験導入から半年を経た時点まででは、製品の不良につながるクレームは発生していないという。製品固有の不具合や特殊な不具合に関してもAIによる学習によって検知できるとみており、適用範囲を広げられると期待する。

　現時点では製造工程と検査工程が分かれているが、次ステップでは製造工程の最終ラインにAIを組み込み、両工程をシームレスに稼働させることで人的負荷不可の削減を見込んでいる。製品1個当たりの判断時間も、熟練作業員の4秒程度をAIでは1秒未満に短縮できるため、生産効率が4倍以上に高められるとしている。

　さらに数年後には、検査だけでなく全製造工程の自動化を目指し、製品不良のリスク回避だけでなく、工数や人件費の削減に取り組んでいく。