金属加工メーカー 日報のデモ画面を見る
工場まるごとIoT化。品質トレーサビリティと稼働分析の基盤に
電力・ガス・温度・設備稼働など工場全体の現場データを、エッジ端末の積み上げで段階的に取得・蓄積。「いつ・どの設備が・どんな条件で動いていたか」を後から遡れる品質トレーサビリティと、稼働率・エネルギーの分析基盤を構築しました。毎朝の日報自動配信まで含めて、現在も運用中です。
エッジ端末約30台
本格運用5年以上
日報自動配信毎朝
製造業の課題に合わせた導入事例
守秘義務に配慮しながら、業種・課題・技術内容を中心にご紹介します。
取引先名・実データは掲載していません。写真は許可を得た実物写真のほか、一部に生成AIによるイメージ画像を使用しています。
協働ロボット連携ビジョンAIで、不良品の仕分けを自動化
※生成AIによるイメージ | テーマ | エッジGPU・ビジョンAI |
|---|---|
| 課題 | 形状が一定しない不良品の仕分けが人手頼みだった |
| 対応 | SAM3＋ファインチューニングで対象を認識。産業用カメラと密閉GPUキャビネットを現場に設置 |
| 導入内容 | コンベア上の対象をAIが認識し、座標を協働ロボットへ受け渡して自動除去 |
| 状況 | 実ラインで運用中。稼働データを使った追加学習で精度を継続改善 |
主要設備の稼働可視化と日報の自動配信
| テーマ | 現場データ取得・AIレポート |
|---|---|
| 課題 | 設備ごとの稼働状況が、紙の記録と現場の感覚に頼っていた |
| 対応 | 既存設備の制御盤からデータを後付け取得し、クラウドで可視化 |
| 導入内容 | 圧延機など主要設備の稼働・電力を蓄積し、日報を自動生成して毎朝関係者へ共有 |
| 状況 | 長期運用中。関係者全員が同じ数字で現場を把握できる状態に |
組付け忘れを防ぐ、表示型ポカヨケ検査装置
※生成AIによるイメージ | テーマ | エッジGPU・ビジョンAI |
|---|---|
| 課題 | ボルト・ワッシャー等の欠品・順番違いの確認漏れリスク |
| 対応 | 作業者がボタンを押すだけで撮影・判定する装置を設計 |
| 導入内容 | SAM3による部品認識で欠品・部品違いを画面表示。判定画像を保存し、出荷後の確認にも活用 |
| 状況 | 事前検証（FS）で判定可否を確認しながら段階導入を推進中 |
機器メーカー
屋外プラント向けIoT送信装置の開発
栽培プラントの環境データを収集・送信する装置を開発・供給。量産機への組み込みまで対応。
金属加工メーカー
炉の温度記録の自動化
毎日の炉温度の点検記録を自動取得し、スプレッドシートへ自動記帳。手書き転記を廃止しました。
金属加工メーカー
設備アラームの関係者自動通知
排水処理やコンプレッサー等の異常を検知し、関係者へメールで自動共有。組織で守る体制に。
製造業ほか
生成AI活用の研修・ワークショップ
製造業・設備工事業の現場に合わせた生成AI活用講習と、導入に向けた伴走支援を実施。
自社の課題に近い事例について詳しく知りたい方は、お気軽にお問い合わせください。