課題解決事例

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部品・資材のカウント作業、多発するヒューマンエラーが生産性を下げる正確で効率的な「棚卸」を実現した“マルチな”先進技術とは?

組立加工メーカーB社 製造部

解決のポイント

「AI画像検知」や「重量・水位センサー」などを活用することで、カウントのヒューマンエラーを大幅に削減
資材の形状や大きさに関わらず、適材のセンサー類を駆使することで、容易にカウントができるようになった

解決

「J's AID」の棚卸ソリューションのマルチセンシング技術で高精度なカウントが可能に

M氏は情報収集を続ける中、製造技術関連の展示会を訪れました。そこで、JSOLによる製造現場改革に関する講演を聞き、同社の「J's AID」を活用した棚卸ソリューションに興味を持ちました。
後日改めて、このソリューションの特長であるマルチセンシングについてデモを見せてもらい、詳しく話を聞くことにしました。それによるとJ's AIDの棚卸ソリューションは、AIカメラを使った「AI画像検知」や、カウントしにくい対象を計測する「重量・水位センサー」、そしてRFタグのID情報からカウントする「RFID」の各機能を組み合わせで構成されていました。これらを活用することで、カウントのヒューマンエラーを大幅に削減し、より精度の高い棚卸を実現するソリューションでした。
また、バーコードやICタグが使えない、B社で多く取り扱っている小さな部品については「重量・水位センサー」を、資材類は「AI画像検知」を駆使することで、容易にカウントができることがわかりました。

このデモを受けてM氏は、各分野に長けた最新のAIやセンサーを適材適所で活用することによって、正確性の高い棚卸が可能となることを実感。自社に最適なソリューションだと考え、この点を上層部にもアピールすると、早々に導入への承認を得ることができました。

現在B社では、「J's AID」による棚卸ソリューションの導入に向け、詳細な要件定義を進めている段階です。

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