資料の紹介

 プリント回路基板(PCB)では、たった1つの欠陥部品が大きな影響を及ぼすことがある。誤動作や性能低下を招き、製品のリコールを引き起こすことさえある。問題のある部品はなるべく早く特定して排除したい。部品不足の影響で新たな調達先から供給を受ける場面も増えており、部品の品質問題は以前にも増して重要課題となっている。

 しかし電子機器メーカーは、電子部品を一つひとつ確認し検証するツールを持っていないことが多い。これでは、欠陥部品や偽造部品によるトラブルは減らせない。そこで、問題のある部品を素早く特定し、排除するための技術が注目されている。

 本資料では、AI(人工知能)による予測分析を用いて、欠陥部品や偽造部品を特定し、その追跡を可能にするソリューションについて解説する。生産ライン上のピック・アンド・プレース装置で取得した画像を利用し、AIを用いて、クラウド内の大規模な部品ライブラリーやナレッジデータベースと比較。問題のある部品を特定する。新たなハードウエアを追加したり製造工程を変更したりする必要はない。欠陥部品や偽造部品をあらかじめ排除することで、返品交換の件数を削減できるとする。

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