キホンから分かる製造業のAI事例 検査・検品に“AI研究員”も

コメント

注目のコメント

• Saitou Kazuhiro

  U of Michigan 教授 (機械工学), 副学科長

  ・2019年11月18日

  掃除の必要の少ないデータが低コストで大量に集められ、基本的に過去事例からのパターン認識で、現状うまく行ってない(上手く行ってるのか分からない)又は人手がかかりすぎるので、自動化で少しでも良くなればバンザイ、の業務からの導入ですねぇ でも、(もう)なかなかないんですよねぇ、そういうの
• 千代田 まどか

  Microsoft (マイクロソフト) Cloud Developer Advocate

  ・2019年11月18日

  読んだ。タイトルの通り製造業での AI 活用事例集だった。よく「取り敢えず導入したい」というのを聞くけど、そうではなく実際に AI を使って「なぜ必要なのか」をまず考えてから導入検討するのが大切だね
• F Kaoru

  製造業/技術企画 技術戦略

  ・2019年11月18日

  画像認識でキズ不良の検知について95%の精度あります！というのは品質の視点で言えばアウトなんですよね…
  100個作って5個不良。
  100%良品が当たり前なのに、不良を見逃して市場に流出していいの？と。
  
  そういった保証のための考え方が、新しい技術の導入に対する課題なのかなぁと。
  日本市場ではほんのちょっとのキズ(よく見ないと分からないようなキズ)でクレームに発展するから、費用対効果が難しいのかなぁ
  
  個人的にはどんどん導入していくべきと思うんですけど。