Factory-IoT

各工場の生産現場で日々収集されているデータに基づき、「故障や不良の原因」をPythonを用いたビッグデータ解析により導き出します。収集されたデータをクレンジングすることで必要なデータのみを抽出し、見えない現象を見える状態にする「可視化」。可視化データの微妙な変化を捉え、設備故障や品質不良の流出を防止する「予知予測」。予知予測で得られた知見を製造現場へフィードバックし、設備故障や品質不良を発生させない「源流(※)良化」。⾧年培ってきた生産技術の経験と解析技術を融合させ、新しい切り口で生産現場を改善していきます。
※源流：前工程である設計段階の業務プロセス

品質の良い製品をいかに「早く・安く・大量に」製造できるラインを構築するため、私たちは、加工方法や工程順、検査方法を考え抜き、製造工程の開発設計を行っています。多くのセンサーで検知し得られた膨大な製造データから予知予測・源流良化を行い、「不良を作らない」「止まらない」製造ラインの実現に取り組んでいます。

人の目視確認による外観検査をAIによって自動化することで、人の感覚のばらつきやミスを抑え、検査コストを低減させます。⾧年、外観検査業務に携わってきた知見と技術により、撮像方法の最適化、画像データの前処理などを含めたAI検査システム全体の設計提案から、現場導入までを一貫して行っています。また、判定精度の向上やAI学習時間の短縮・効率化を目指した、より高度なAI技術の研究開発にも取り組んでいます。

世界中の工場から収集されたデータを活用し、工場内の様々な状況をリアルタイムに表現するIoTアプリケーションを開発しています。例えば、生産管理・生産技術部門が自席パソコンで複数工場内の情報を確認可能な稼働状況監視アプリ・在庫管理アプリ、生産現場の不具合やノウハウをスマートデバイス(※1)に入力しデータ化する「ナレッジアプリ」など、多種多様な『現場が今必要とするアプリ』を作っています。また、スクラム開発(※2)を取り入れており、３～５人のチームで互いに成長しながらアプリ開発を行っています。チームではソフト開発に必要なリカレント教育を充実させ、様々な人材が活躍しています。
※1 スマートデバイス：スマートフォン・タブレット端末
※2 スクラム開発：俊敏性の高いソフトウェア開発手法