工程改善を支える
AIの開発・実装
株式会社Anamorphosis Networksは、製造業向けAIを開発・実装する企業です。外観検査・品質予測から、撮像・照明設計、設備連携まで支援します。
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品質検査と工程改善のAI
検査の自動化、製造条件の改善。課題に合わせて導入できます。
NuLMiL外観検査AI
不良見本を学び、検査を自動化
限度見本や検査基準を、画像の色塗りで教示。欠陥の検出・判定から追加学習まで、現場で検査を改善できます。
- 色塗り学習
- 欠陥検出・分類
- NGマップ
MIZEROSS工程改善AI
目標品質から製造条件を逆算
Excelなどの製造実績を学習し、目標品質に合う条件を提案。推奨値と予測の信頼性を示し、条件出しと歩留まり改善を支援します。
- 品質予測
- 条件提案
- 評価レポート
認識・予測・制御を
工程改善につなぐ
検査結果や製造実績をモデル化し、
条件の提案や設備連携に活用します。
SEE01
NuLMiL
画像から欠陥を検出・分類し、
品質を可視化します。
MIZEROSS
製造条件と品質の関係から、
目標品質に合う条件を提案します。
ACT03
設備連携・制御
設備の仕様と運用に合わせ、
連携方法を設計・実装します。
実行結果を認識へ戻し、改善を続けます。
設備への自動反映は、接続方式・安全条件を確認し、個別に設計・評価します。
導入までの進め方
検査画像や製造実績を用いて、目的に合った検証から始めます。
- 01
課題とデータの整理
検査基準・製造条件と利用できるデータを確認し、検証の目的を決めます。
- 02
AIの適用検証
検出結果・予測誤差・条件提案を評価し、導入の可否を判断します。
- 03
導入と継続改善
撮像や設備連携を設計し、運用を開始。稼働後のデータで追加学習と改善を進めます。
製造プロセスの
自動制御に向けた研究
認識・学習・予測のアルゴリズムを自社開発し、研究機関と共同で製造プロセスへの応用を進めています。
強化学習による
結晶成長制御の共同研究
名古屋大学との共同研究をScientific Reportsに発表。シミュレーションでの検証を経て、2025年には実機による自動結晶成長の実験成果を国際会議で発表しています。
研究論文を読む 実機での研究発表を読む