“可視化”和早期源流措施帶來的收益改善

在生產現場，檢測的形式正在從“發現不良品的檢測”轉變為“幫助解決問題的檢測”。并非單純的檢測，而是通過將檢測信息“可視化”，查明生產工序中存在問題的部分，及早進行改善，這才是現代制造業的真正需求。下面將以生產工序中的檢測信息可視化、早期源流措施帶來的收益改善為主題，驗證其收益改善的效果。

實施生產工序“可視化”，實現收益改善

制造業中的IoT介紹

在實現生產現場“可視化”方面，關鍵詞就是“IoT（Internet Of Things）”。IoT，是指經由互聯網，將各類物體連接起來，進行信息交換、相互控制的組織架構或概念。

近年來，生產現場的網絡化得到了發展，以海外網點為代表的全球網絡也正在不斷擴充，信息共享呈現復雜化的趨勢。作為將這些紛繁復雜的信息進行整合管理的手段之一，市場對IoT的需求度正在不斷升高。

將IoT導入生產現場，就能對各類傳感器及設備的信息、出入庫信息、各工序的檢測結果進行統一管理，實時獲取工廠內的檢測信息，由于各類信息間具有關聯性，可以讓原因分析進行得更為順利。也就是說，可以實現從“發現不良品的檢測”到“幫助解決問題的檢測”的轉變。

而要實現IoT，首先必須進行生產現場的信息共享（＝可視化）。現場的檢測信息是確保生產管理及可追溯性的基礎，一旦缺乏這一要素，就不可能實現工廠整體/企業整體的IoT。在這一過程中，視覺系統的檢測實力就有了用武之地。利用視覺系統，就不再需要手動輸入檢測結果，而是能實現高效的數據庫化積累和管理。要實現IoT，最重要的關鍵，就是視覺系統和數據庫的聯動。

視覺系統和數據庫的聯動介紹

利用IoT實現生產現場可視化后，能夠縮短查明原因所需的時間，有效實現生產穩定化，達成收益改善的效果。不僅能實現生產效率及安全性的提升，確保可追溯性，還能贏得交易對象及客戶的信任。也就是說，利用IoT的生產現場可視化，具有改善生產品質（Q：Quality）、成本（C：Cost）、交期（D：Delivery）的效果。

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利用視覺系統，實現檢測結果可視化

要實現生產工序的可視化，必須對檢測結果進行對應保存和管理，確保其處于隨時可搜索的狀態。

材料及部件是在何時、從何處入庫的
材料及部件是以何種方式保管的
用哪些材料和部件進行組裝生產
各工序是在何時、由何人負責實施的
檢測工序是由何人負責的，結果如何
檢測結果與檢測圖像是否一一對應
何時、哪種產品出庫了等

可視化，就是對生產工序中的“人、物、信息”進行對應保存和管理，確保其處于隨時可搜索的狀態，也就是說，可以確保可追溯性。

但對于光電傳感器、檢測夾具等檢測工具而言，只能判定檢測結果的合格與否，無法知曉尺寸、形狀等詳細信息。由于無法得知檢測結果的詳細信息，難以研究具體的改進措施。只要在檢測中利用好視覺系統，就能獲取尺寸、形狀以及利用OCR技術進行識別的字符等各類信息，還能輕松實現信息的保存和管理。將詳細信息與圖像對應起來，并在整個生產工序中進行管理，就能實現“可視化”。

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您是否曾經遇到過下面這些情況？

只要遇到過其中之一，就有可能通過導入視覺系統，達到改善收益的目的。

雖然使用了光電傳感器和檢測夾具，卻無法獲得詳細信息
由于只能獲取檢測合格與否的信息，找不到改善工序的突破口
必須對獲取的信息進行手動輸入，費時費力
由于通過手動輸入進行信息管理，存在人為錯誤的可能性
對檢測結果和圖像進行分離管理，無法進行同時搜索

過去要管理檢測結果和歷史圖像，必須自行構建數據庫。而只要利用基恩士的視覺系統專用數據庫“Vision Database（支持CV-X/XG-X系列）”，就能將檢測結果與歷史圖像對應起來，并長期保存，通過日期時間、批號等信息進行輕松搜索。設定簡單，只需連接視覺系統和電腦，選擇需要保存的檢測數據即可。通過將繁瑣的數據庫化工序套裝化，為可視化的實現提供后盾。