Hutzper Magazine

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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
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