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製造業における
目視検査業務の課題
人手不足で検査員が集まらない
特に地方では少子高齢化、人口が少ないこともあり採用が困難。
検査が難しく、精度がバラバラ
物によっては人やセンサーでも中々検査できないものがある。
AIを検討したが高いし、難しい
初期費用何百万、また開発、運用手間を考慮するとハードルが高い。
弊社は目視検査業務の効率化を実現する画像認識エッジAIを提供しています。
フツパーのAIが
できること
カスタムAIのご提供
検査対象物に応じたAIモデルはもちろん、工場設備に最適な機材もご提供可能。
圧倒的な安さ
弊社サービスは初年度月額298,000円、2年目以降月額98,000円と投資回収が容易
現場での運用を継続ご支援
同包のHutzper Insightを活用することで現場での運用を簡素化
導入事例
01. 食品製造メーカー
Before
- 田舎の工場で人が集まらない
- 不良の種類が複数あるため、センサでは見ることができない
After
- 人が集まらない分をAIで補填し、2人分の工数を削減
- 全ての種類の不良を覚えさせることが可能
How to
- 対象物がラインをバラバラに流れるため、画像全体を覚えさせるのではなく、物体検出によって対象物を認識
02. 菓子製造メーカー
Before
- 田舎の工場で人が集まらない
- 不良の種類が複数あるため、センサでは見ることができない
After
- 人が集まらない分をAIで補填し、2人分の工数を削減
- 全ての種類の不良を覚えさせることが可能
How to
- 対象物がラインをバラバラに流れるため、画像全体を覚えさせるのではなく、物体検出によって対象物を認識
03. 部品製造メーカー
Before
- 撮像環境を整えてセンサーで検査していたが、精度が悪く、70%ほどの正解率
- はじいた30%を人が目視で確認し良品であれば工程に戻す
After
- 目視での検品数3,000個から、80個まで削減
- 検査員の負荷軽減
How to
- カメラの撮影環境がかなり精密に整備されていたことと、不良品を収集することが困難な状況を踏まえ、良品のみを学習させて異常を察知
04. 食品製造メーカー
Before
- 専任で検品をしている人がいないため、個数を間違えて出荷することがある
After
- 個数間違え出荷を防ぐことができ、クレーム数を削減
How to
- 重なりがあるため1つひとつ覚えさせるのではなく、全体の塊を覚えさせる
画像認識AIモデル開発
Hutzper Vision
- 高精度
- 認識率9割以上の精度を実現
- 高速処理
- エッジ側で処理を行うことで高速化を実現
- 短期間導入
- 弊社独自の開発手法により短期間導入可能
- 低コスト
- 初期費用ならびに運用費が低コスト
エッジAI特化型SaaS
Hutzper Insight
- 可視化画面
- AIの判定結果やNG判定理由をリアルタイムで表示可能
- 再学習
- 異常時のデータを蓄積し、再学習に利用可能
- アラート通知
- エラー発生時は各種端末に通知
- デバイス管理
- 増加したエッジ端末を一元管理
