概要
家具製造で使用する木製ダウエルピンには、寸法と外観の両方の品質検査が求められます。寸法による選別は自動化されることが多い一方、変色、ひび割れ、焦げ跡などの外観欠陥は、通常、目視で検査されています。
大量生産を行う欧州のメーカーにとって、この目視検査への依存は、検査の遅さ、多大な人手、一貫性の不足という課題を生んでいました。予測しにくい欠陥の種類、不規則な部品間隔、高速搬送により、従来の検査方法では対応が困難でした。
課題と改善機会
この実証実験（PoC）では、ダウエルピンの品質管理における4つの主要課題に取り組みました。
- 予測しにくい欠陥の種類：ひび割れ、節、木目の不良、焦げ
- SKUの多様性：ダウエルの設計ごとに異なる仕様
- 高い処理能力の要求：毎分1,000個超
- 目視検査員への過度な依存：外観品質の確認を人手に依存
JIDOKAのアプローチ
JIDOKAは、KOMPASS AI外観検査エンジンをダウエルピンの切断機に直接統合しました。
- 高速AI検出：10,000枚超の画像で学習したシステムが99.8%の精度を達成し、目視検査と従来の画像検査システムを上回りました。
- リアルタイム連携：機械のカメラからJIDOKA AIへ画像を送信し、50ミリ秒未満で欠陥判定を返すことで、毎分1,200個の排出処理に対応しました。
- 既存設備を活用した導入：工程の変更や追加設備を必要とせず、既存の機械構成にソリューションを組み込みました。
「ダウエルのAI検査は、私たちが取り組んだ中でも特に刺激的で難度の高いプロジェクトでした。既存の機械を変更せずにミリ秒単位で検出と排出を実現できたことは、先端技術を実際の製造現場に適用することで何が可能になるかを示しています。」— JIDOKAの欧州技術協力パートナー
実証で得られた主な成果
JIDOKAはダウエルピン検査でAIの能力を実証し、木材・家具部品業界における次の可能性を示しました。
高精度な欠陥検出
ひび割れ、節、焦げ跡、木目の不良の検出で99.8%の精度を達成しました。
産業規模の処理速度
50ミリ秒未満で判定し、毎分1,200個を検査しました。
目視検査への依存を低減
多数の熟練検査員への依存を抑え、一貫性が高く拡張しやすい品質管理を可能にしました。
既存機械への直接統合
ダウエルピンの切断機に直接接続し、追加工程や追加設備を不要にしました。
このPoCは、JIDOKAにとって木材加工・家具部品分野への最初の取り組みとなりました。実証結果は、家具部品（ピン、接合部、パネル）、外観品質管理が必要なその他の木材製品ライン、各業界の高速・大量処理を伴う欠陥検出へ、同様のAI品質検査を拡大できる可能性を示しています。
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