INPUT
撮影 - AutoVision装置
ラインの横に設置したカメラと照明が生地全体を撮影します。
- 生地の幅全体、ロールの長さ全体を漏れなく
- 光を遮った箱の中で常に同じ照明で
- ライン速度（30 m/分）のまま、ラインを遅らせない
THE PLATFORM
AutoBrics プラットフォーム
撮る、見つける、整理する、学ぶ - 4つのステップがひとつの流れで回ります。検査を重ねるほど正確になり、ロールごとに残る記録がそのまま品質の証拠になります。
How It Works
4つのステップが、ひとつの流れで回ります。
ライン上のカメラから机の上の決定まで。各ステップが次のステップの材料になり、最後のステップが再び最初のステップの精度を高めます。
- INFERENCE
判読 - 検査ワークスペース
AIが写真から不良を見つけ、位置と種類を画面に表示します。
- 不良写真を事前に学習させなくても開始
- 初めて見る不良も正常と違う箇所として捉える
- 現場担当者が画面で確認し、その場で修正
- PIPELINE
整理 - Data Refinery
撮影した写真と検査情報を自動で分類・整理し、使えるデータとして蓄えます。
- 不良の種類ごとに自動分類
- 新しい不良は選り分けて名前を付ける
- ロール番号・時刻・位置を写真とともに保存
- LEARNING
学習 - Knowledge Base
蓄えたデータと担当者の判定を集め、次の検査をより正確にします。
- 担当者が直した結果が次の検査に反映
- 工程履歴と判定基準が会社の資産に
- 検査を重ねるほど精度が上がる
蓄積されたKnowledge Baseが再び判読精度を高めます。使うほど良くなる仕組みです。
Live Inspection
不良が現れた瞬間に、すぐ確認できます。
編地・織物・染色生地の不良をライン速度のまま見つけます。ニードルライン、汚れ、穴などの不良がどこにあるか画面上の地図にすぐ表示され、担当者はその場で確認するだけです。
- ラインごとに別々に学習させる必要なし - 新しい生地も数分で適用
- 不良の位置・種類・サイズをリアルタイムで表示
- 検査担当者の確認がそのまま記録に残る
Smart Data Engine
撮影した写真のすべてが会社の資産になります。
検査中に撮影した写真を自動で分類・整理します。初めて見る不良も選り分けて名前を付けられるため、使うほどデータが蓄積され、検査は使うほど正確になります。
- 不良分類の精度
- 0%
- ロールごとに残る品質履歴
- QR
Trusted Quality
バイヤーが信頼する基準で、客観的な品質証明を。
バイヤーが使う4ポイント基準（ASTM D5430）で等級を付けます。証明書の数字が、自社工場でも地球の反対側のバイヤーにとっても同じ意味を持ちます。
- 4ポイント点数を自動計算 - 手作業で検査し直す必要なし
- ロール単位でバイヤーと共有・追跡できる証明書
- 検査時刻と原本写真が付き、クレーム時の根拠になる
Why Records
目視検査と手書きの成績書では、紛争に勝てません。
出荷時には問題ないとされた生地でバイヤーからクレームが来ると、どのロールで出た不良か分からず、証拠のないまま言い争って結局賠償することになります。人の目だけに頼る検査では繰り返されます。
全体を見られません
目視・抜き取り検査ではロール全体を見られません。「その不良は当社の検査にはなかった」という主張は、記録がなければ成り立ちません。
時点を証明できません
手書きの検査成績書には、出荷時点の状態を立証する時刻記録と原本写真がありません。
バイヤーと言葉が違います
バイヤーは4ポイントの点数で判定しますが、工場内部の記録はその基準で作られていません。
裁判所も同じことを言います - 不良発生の初期から試験・検量の結果を記録として残しておくことが、紛争時の重要な証拠になります。
What's Different
不良ではなく、正常状態を学びます。
工場に必要なのは数か月がかりの不良写真収集プロジェクトではなく、今動いているラインにすぐ付けられる検査です。
| 従来のビジョンAI | AutoBrics | |
|---|---|---|
| 開始の準備 | 不良写真を数千枚集めて一枚ずつ印を付けてから開始 | 正常な生地のサンプルを見せるだけで開始 |
| 新しい不良が出たら | 再学習と再ラベリングが必要 | 現場担当者が画面で名前を付ければ完了 |
| 現場での運用 | 変更のたびにベンダーのエンジニアが必要 | AIエンジニアなしで工場が直接運用 |
開始の準備
従来のビジョンAI不良写真を数千枚集めて一枚ずつ印を付けてから開始
AutoBrics正常な生地のサンプルを見せるだけで開始
新しい不良が出たら
従来のビジョンAI再学習と再ラベリングが必要
AutoBrics現場担当者が画面で名前を付ければ完了
現場での運用
従来のビジョンAI変更のたびにベンダーのエンジニアが必要
AutoBricsAIエンジニアなしで工場が直接運用
よくあるご質問
AutoBricsは、生地・紙・フィルムのようにロールに巻かれる素材の検査データを撮影し、判読し、整理し、学習するプラットフォームです。装置（AutoVision）とともにラインに設置され、導入条件は現場を見てから確定します。
装置なしでソフトウェアだけ使えますか？
いいえ。AutoBricsはAutoVision装置が撮影した写真を判読・整理するプラットフォームのため、装置とともに設置されます。今お使いの検反機・ラインに装置を取り付け、画面とレポートはラインの横のPCとブラウザで見ます。
インターネットのない工場でも使えますか？
検査と判読はラインの横の装置で行われるため、インターネットなしでも動きます。レポートを外部から照会したり複数の工場をまとめて見るには接続が必要で、セキュリティポリシーに合わせて現場調査の際に確認します。
自社工場で使っている不良の名前をそのまま使えますか？
はい。現場で呼んでいる名前で不良の種類を付けたり直したりできます。担当者が画面で付けた名前がそのままレポートと証明書に使われます。
レポートはどのような形で出ますか？
ロール別検査レポート（不良位置マップ・種類・サイズ・4ポイント点数）とLOT単位の要約レポートが出ます。PDFで出力してバイヤーに送ることができ、ERP・MESなど社内システムとの連携は現場調査の際に要件を確認してご提案します。
検査データは誰のものですか？
貴社のラインで撮影した写真と検査記録は貴社の資産です。データの活用範囲は契約時に書面で定め、外部には共有しません。
貴社のラインでAutoBricsがどう動くか、お見せします。
半日の現場調査でライン構造、生地の種類、今の検査方法を見て、貴社の生地を基準とした実証計画を書面でご提案します。