自動車部品メーカーH社|工業用バーコードリーダ、QRコードリーダ、外観・画像検査装置[コグネックス株式会社 ]

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自動車部品メーカーH社

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数が限られた生産ラインで多品種小ロット生産を行うための効果的な活用術!

画像処理検査工程を見直すことで、設備投資と人員工数を削減

自動車部品メーカーH社

お客様データ

業種年商従業員数部署
自動車部品メーカー 900億円 2,200名 製造開発部門

製品導入の背景

市場のニーズに合わせ、自動車や家電製品、モバイル機器など多品種で小ロットの生産を行うケースが増えています。数が限られた生産ラインをフル活用して、安定した生産を推進するためには、生産設備の効率的な活用が求められています。

課題

課題1 工場の規模や生産コストを考えると、これ以上生産ラインを増やすことが難しい
課題2 車種判別の工程で度々段取り替えをしなければならず、生産効率と生産コスト、ライン停止時間の増加が頻発
課題3 具体的な改善策がない

1つの製造ラインをもっとうまく活用できれば・・・多品種小ロット生産の問題点

導入事例、自動車部品メーカーH社

昨今の自動車はエレクトロニクス化が急速に進み、増加傾向にあることから、さまざまな電装ユニットを既存の製造工程の中でスケジュール通りに製造することに、H社の担当部署は日々躍起になっていました。

「自動車メーカーからの生産品種(量産指示書)を見るたびに、不足気味の生産ラインをいかに生産計画で補うか、連日遅くまで試行錯誤しています。工場の規模やコストを考えると、これ以上生産ラインは増やせないので、しかたないのです」と生産技術の責任者N氏。

製造過程で時間がかかっていたのは、意外な作業時間

生産スケジュールの見直しを日々進める中、生産計画の担当者はある工程に注目しました。それは品種判別の工程での段取り替えをする回数とその作業時 間でした。現在H社で使用しているものでは、全ての自動車電子部品を画像処理で検査することができないため、画像処理で行うものと目視で行うものを検査毎 に段取り替えしていたのでした。

それが最近の新車種ラインアップの増加や機能・性能別対応で電子部品が増え、段取り替えの工数とコスト、ライン停止時間が増加傾向にありました。
しかし製品の品質を維持しながら、生産効率を上げる改善策を進めるため、段取り替えの短縮化を進めるしかありませんでした。

課題解決のポイント

ポイント1 あらゆる形状、大きさの部品でも1台の画像処理装置で判別検査できるシステム
ポイント2 高精度な冶具を使用せずに、部品の位置や向きがバラバラであっても確実に位置検出ができ、正確で迅速な検査ができる

カメラを変えただけで、ここまで改善できた!現場で鍛えられた最先端技術とは

導入事例、自動車部品メーカーH社

改善策を模索する中、生産技術部の担当者が前職で使用していたコグネックス社のカメラ一体型の画像処理装置In-Sightのことを思い出し、早速営業に相談してみることにしました。
コグネックスの営業担当者は、自動車業界や電子部品業界などで、In-Sightを活用し、生産ラインを効率よく稼動させている事例を紹介し、H社での具体的な活用プランを提案しました。

H社は早速その提案を検討し、まずは試験的に自社の生産ラインにIn-Sightを設置してみたところ、1台のIn-Sightで段取り替えすることなく多品種の部品を位置認識して、正確に品種判別検査できることがわかりました。

また、生産ライン上の部品が外乱光の反射で認識しにくいものや、位置/向きがばらばらであっても、コグネックスのIn-Sightに搭載されている高度なアルゴリズムPatMax® が対象物を幾何学的に輪郭形状認識し、登録した部品マスター画像とのパターンマッチングを瞬時に実行できることを確認しました。

同時にIn-Sightは、形状は平型でコンパクト、さらにカメラ・プロセッサ・レンズ・照明等が全て搭載された一体型の画像処理装置で、ロボットとも容易に接続可能で、ロボットがつかんだ部品の位置がずれてしまってもPatMax®が本来の実装位置との差分位置座標を瞬時に把握し、ロボットを制御することで、確実にアッセンブリができることも実証しました。

H社はこれら検証結果から、これまで部品ごとに段取り替えしていた検査工程全てにIn-Sight画像処理システムを導入することを決め、生産効率、生産コストのロスを回避し、生産計画にそった安定したモノづくりを現在も推進しています。

製品ラインナップ

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