01
工場内には依然として、熟練作業者が目視で製品の検査・検品を実施しているラインが多くあります。
アダコテックは、画像や音、センサーの”正常時のデータのみ”を使って学習し、
製造業の検査・検品で絶対とされる”見逃しゼロ”からのスタートを可能にします。
また、検査対象の状態が数値化されることで、品質データのトレーサビリティや、
欠陥理由の類推が可能となり、生産設備の改善につなげることができます。
「日々の生産数が多い中、品質を維持しながら、生産量を落とさないように常に意識して管理をしています。」自動車のパワートレイン部品において世界トップクラスの製造・販売実績をもつA社は、人が実施している検査をシステム化することが解決すべき課題でした。
02
生産ラインの停止や機械設備の故障は1度発生してしまうと生産計画に大きなダメージを与えてしまいます。
アダコテックは、動画や各種センサーなど設備の稼働データから正常時の特徴量をAIが学習し、異常をリアルタイムで検知します。
また、異常時の特徴を数値化することで、再発防止への対策や、さらなる改善を実現します。
「月産数百万個の生産において設備が停止することはビジネスに大きな影響があるんです。」自動車のメイン部品を生産するB社は、月産数百万個の部品を日本のみならず世界の自動車メーカーに提供しています。
03
道路や橋、トンネルなどインフラの劣化の発見と適切な補修、鉄道インフラの安心、
安全への監視モニタリングは今後注目すべき社会課題です。
アダコテックでは、人の目では確認することが難しいデータや、
人でしか判断が困難な不正侵入の検知などを、AIを使って見える化および自動化を実現しています。
