“可视化”和早期源流措施带来的收益改善

在生产现场，检测的形式正在从“发现不良品的检测”转变为“帮助解决问题的检测”。并非单纯的检测，而是通过将检测信息“可视化”，查明生产工序中存在问题的部分，及早进行改善，这才是现代制造业的真正需求。下面将以生产工序中的检测信息可视化、早期源流措施带来的收益改善为主题，验证其收益改善的效果。

实施生产工序“可视化”，实现收益改善

制造业中的IoT介绍

在实现生产现场“可视化”方面，关键词就是“IoT（Internet Of Things）”。IoT，是指经由互联网，将各类物体连接起来，进行信息交换、相互控制的组织架构或概念。

近年来，生产现场的网络化得到了发展，以海外网点为代表的全球网络也正在不断扩充，信息共享呈现复杂化的趋势。作为将这些纷繁复杂的信息进行整合管理的手段之一，市场对IoT的需求度正在不断升高。

将IoT导入生产现场，就能对各类传感器及设备的信息、出入库信息、各工序的检测结果进行统一管理，实时获取工厂内的检测信息，由于各类信息间具有关联性，可以让原因分析进行得更为顺利。也就是说，可以实现从“发现不良品的检测”到“帮助解决问题的检测”的转变。

而要实现IoT，首先必须进行生产现场的信息共享（＝可视化）。现场的检测信息是确保生产管理及可追溯性的基础，一旦缺乏这一要素，就不可能实现工厂整体/企业整体的IoT。在这一过程中，视觉系统的检测实力就有了用武之地。利用视觉系统，就不再需要手动输入检测结果，而是能实现高效的数据库化积累和管理。要实现IoT，最重要的关键，就是视觉系统和数据库的联动。

视觉系统和数据库的联动介绍

利用IoT实现生产现场可视化后，能够缩短查明原因所需的时间，有效实现生产稳定化，达成收益改善的效果。不仅能实现生产效率及安全性的提升，确保可追溯性，还能赢得交易对象及客户的信任。也就是说，利用IoT的生产现场可视化，具有改善生产品质（Q：Quality）、成本（C：Cost）、交期（D：Delivery）的效果。

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利用视觉系统，实现检测结果可视化

要实现生产工序的可视化，必须对检测结果进行对应保存和管理，确保其处于随时可搜索的状态。

材料及部件是在何时、从何处入库的
材料及部件是以何种方式保管的
用哪些材料和部件进行组装生产
各工序是在何时、由何人负责实施的
检测工序是由何人负责的，结果如何
检测结果与检测图像是否一一对应
何时、哪种产品出库了等

可视化，就是对生产工序中的“人、物、信息”进行对应保存和管理，确保其处于随时可搜索的状态，也就是说，可以确保可追溯性。

但对于光电传感器、检测夹具等检测工具而言，只能判定检测结果的合格与否，无法知晓尺寸、形状等详细信息。由于无法得知检测结果的详细信息，难以研究具体的改进措施。只要在检测中利用好视觉系统，就能获取尺寸、形状以及利用OCR技术进行识别的字符等各类信息，还能轻松实现信息的保存和管理。将详细信息与图像对应起来，并在整个生产工序中进行管理，就能实现“可视化”。

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您是否曾经遇到过下面这些情况？

只要遇到过其中之一，就有可能通过导入视觉系统，达到改善收益的目的。

虽然使用了光电传感器和检测夹具，却无法获得详细信息
由于只能获取检测合格与否的信息，找不到改善工序的突破口
必须对获取的信息进行手动输入，费时费力
由于通过手动输入进行信息管理，存在人为错误的可能性
对检测结果和图像进行分离管理，无法进行同时搜索

过去要管理检测结果和历史图像，必须自行构建数据库。而只要利用基恩士的视觉系统专用数据库“Vision Database（支持CV-X/XG-X系列）”，就能将检测结果与历史图像对应起来，并长期保存，通过日期时间、批号等信息进行轻松搜索。设定简单，只需连接视觉系统和电脑，选择需要保存的检测数据即可。通过将繁琐的数据库化工序套装化，为可视化的实现提供后盾。