この記事の要点: 株式会社PFUが事業化に向けて開発を進めている「『作る前に品質を決める』外観検査設計の自動化ソリューション」が、NEDOが主催する「NEDO Challenge 製造業DX」のテーマ2において第1位を受賞しました。本ソリューションは、製品の設計情報や加工情報をもとに、外観品質の定義から検査設備の構成検討までをバーチャル空間上で支援するデジタルプラットフォームです。
発表内容のポイント
- 設計段階で外観品質と検査条件を具体化し、量産後の手戻りや品質問題を抑制
- CADデータから発生し得る欠陥をデジタル空間に再現し、良否基準を早期に明確化
- 光学技術を用いたシミュレーションにより、最適な照明やカメラの構成を自動探索
発表の背景
従来の外観検査では、図面上の曖昧な表現により、製品完成後に現物を見ながら良否基準を決めるケースが多くありました。このため、熟練者の経験や勘に依存した検査設備構築が行われ、工程間の手戻りや立ち上げの長期化が課題となっていました。PFUは課題の本質を「製品を作った後に品質基準を決めていること」にあると捉え、設計段階から品質と検査体制を検討できる仕組みの開発に着手しました。
何が発表されたのか
本ソリューションは、製品設計、製造・検査、検査設備構築の各工程をデジタル情報でつなぎます。製品のCADデータから傷や打痕などの欠陥形状をバーチャル上に再現し、試作前に良否基準を可視化。さらに、スキャナー開発で培った光学技術を応用し、照明やカメラの条件による見え方をシミュレーションします。これにより、膨大な組み合わせから最適な検査構成案を提示し、設備構築の効率化と受注前の実現性判断を支援します。
製造業・生産管理への見方
製造現場における外観検査の立ち上げは、熟練技術者のノウハウや現物サンプルに依存しがちで、属人化と人手不足が深刻な課題です。本システムは、石川県工業試験場との共同検証において、検査条件の探索時間を360分から30分へと約90％削減することに成功。さらに、人が見落としがちな照明条件をシミュレーションで発見し、欠陥検出率を71.5％から85.1％へ向上させるなど、検査設計のデジタル化による具体的な生産性向上の可能性を示しています。
現場で確認したいポイント
- 自社の設計部門と製造・検査部門の間で、外観品質の基準に認識のズレが生じていないか
- 外観検査の設備立ち上げにおいて、現物サンプルや熟練者の調整作業に依存していないか
- 開発中のソリューションのため、自社の製品形状や材質への適用可否や事業化の時期
確認しておきたい点
本ソリューションは現在事業化に向けて開発中の段階であり、正式なリリース時期や提供価格、対応可能な製品仕様の詳細については現時点で未公表となっています。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社PFU |
| 発表日時 | 2026-09-24 11:00:02 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
