少量多品種パッケージの外観検査を自動化・省人化、新品種対応を15〜30分で実現
パッケージ印刷・ラベル貼付の品質確認を目視検査で行っていたが、少量多品種対応のため表示ミスなどのエラーが常態化。エッジ学習アルゴリズムとBC-Creationを導入し、少量データでもAI検査を構築でき、新品種登録を15〜30分で完了、既登録品種は数秒で段取り替え可能に。
提供（製品）
BC-Creation、BC-Detection（エッジ学習）
acuity-inc
▶
導入（顧客）
導入企業（非公開）
- 導入企業
- （非公開）
- 業種
- 飲食・食品
- 部門
- 製造・検査部門
- 解決した製品
- BC-Creation、BC-Detection（エッジ学習）（acuity-inc.co.jp）
- 新品種登録に必要な撮影データ
- 5個程度
01課題
少量多品種のパッケージ検査を目視検査に依存しており、表示ミスや貼り間違いが常に課題。過去のルールベース検査は品種差異で安定性に問題があり、少量ロットではAI学習データ不足とコスト面のハードルがあった。
02やったこと
エッジ学習アルゴリズムを用いた異常検知システムとBC-Creationソフトウェアを導入。正常品数個の撮影とパラメータ調整のみで新検査モデルを構築し、検査工程の人員削減と自動化を実現。
03成果
新品種登録から運用開始までの時間
15〜30分
登録済み品種の段取り替え時間
最短数秒
検査工程に必要な人員の大幅な削減を実現。生産現場での柔軟な対応が可能になり、少量多品種・短納期対応に対応できる体制が構築された。
この事例の出典（掲載元）
https://www.acuity-inc.co.jp/case/20250407/case_4132/ ↗本ページは掲載元の公開事例の要約です。詳細・一次情報は出典元をご確認ください。 掲載内容の修正・削除のご依頼はこちらの窓口へ。
この事例に興味があるなら
似た悩み・別の解き方の事例を、おすすめの理由つきで。
飲食・食品|AI・データ分析
お菓子の組立検査を自動化、検査精度向上と作業時間を大幅削減
向上同じAI・データ分析の中でAIビジョンシステム「Vis-AIを選んだ会社の、選定の比較材料になる1本。
#検査の目視頼み#不良の見逃し#品質のばらつき同じ飲食・食品同じ解き方：AI・データ分析・AIビジョンシステム「Vis-AI
飲食・食品|AI・データ分析
お菓子の箱詰め検査をMoMaViで自動化、目視検査の人件費と誤検を削減
同じAI・データ分析の中でMoMaViを選んだ会社の、選定の比較材料になる1本。
#検査の目視頼み#不良の見逃し#品質のばらつき同じ飲食・食品同じ解き方：AI・データ分析・MoMaVi
飲食・食品|AI・データ分析
164年の醸造メーカーが、AIで需要予測を効率化。現場の手作業負担を削減
同じAI・データ分析の中でUMWELTを選んだ会社の、選定の比較材料になる1本。
#品質のばらつき同じ飲食・食品同じ解き方：AI・データ分析・UMWELT
飲食・食品|AI・データ分析
AI活用で肥育牛の起立困難を自動検知・対応、労働負担を大幅軽減
同じAI・データ分析の中でBUJIDASを選んだ会社の、選定の比較材料になる1本。
#検査の目視頼み同じ飲食・食品同じ解き方：AI・データ分析・BUJIDAS
飲食・食品|その他
サーモグラフィ検査装置による封緘後検査の自動化で破壊検査を廃止
同じ「検査の目視頼み」を、サーモグラフィ検査装置という別の入口から解いた1本。
#検査の目視頼み#不良の見逃し#品質のばらつき同じ飲食・食品別の手：サーモグラフィ検査装置