Industries

工場のスマート化に向けたグランドデザインやロードマップ作成支援。
改善予算の作成やその実現可能性の検証をサポート。
説明資料作成のサポート。
今までに化学工業・製薬・プラスチック製造・金属加工・窯業・鉄鋼業・電子部品デバイス製造業・鉄道業などの
工場や作業現場のスマート化に向けた準備・実行を支援してきました。
作成したグランドデザインやロードマップは経営層だけでなく、従業員と共有することで『スマート化』の理解や進捗が加速します。

『CO2排出量削減』『カーボンニュートラル実現』『再生可能エネルギーの利用』『エネルギーマネージメント』など
企業は環境に配慮した活動を余儀なくされています。『どこから手をつければいいのか？』『計画通りの効果が出ていない』。
このような悩みを解消する方法をわたしたちは持っています。デジタルデバイスを駆使し『CO2やエネルギーの見える化』を実現し
足元の『できる項目』から改善を積み重ね、目標の達成に近づけます。
また、限りある資源を有効に活用するためには、『リサイクル』を意識した製品設計・製造工程を考える必要があります。
リサイクルを実現するには、サポート企業が必要ですが、わたしたちは今までの経験から、最適なサポート企業を紹介し、
リサイクル率を向上することができます。
IoTデバイスの導入で『エネルギーマネージメント』は、全社員が共有できるようになり『環境に対する意識』に変化も生まれます。

自然災害、感染症、テロ、システム障害など事業が危機的な状況に遭遇した際、
被害を最小限に抑え、重要な業務を早急に復旧し、事業を継続する必要があります。
こうした緊急事態に備え『事業継続計画（BCP）』を策定しておくことが重要です。
わたしたちは内閣府公表の『事業継続ガイドライン』をベースに、工場や事務所などに適したBCP策定のサポートをいたします。
BCP策定は、『緊急事態からの早期復旧』だけでなく『取引先の信頼度』が高まるといったメリットが生まれます。

歩留まり向上・人員配置の最適化・省人化・省力化・自動化・適正在庫など様々な課題をIoTデバイスなどハードウェアを用いた
『見える化』と得られたデジタルデータをAIにて解析して導かれた『最適と思われる解』を利用し、
わたしたちがヒヤリングした『現場の声』と合わせながら経験と実績とイマジネーションを駆使して、
『高コストパフォーマンス』で『スピーディーな導入が可能』な
改善提案をしてまいります。

場内・場外物流は、通信デバイスを用いて『最適配車』を実現します。
また、場内物流は『AGV』を用いた『場内運搬の自動化』により間接作業人員や時間を削減します。
AGVにピックアップ機能を持たせることで『部品ピックアップ』や『工程間の製品移動』を自動化することができます。
RF-IDや次世代バーコードシステムを用いて、『在庫管理』『工程間移動中パレットの把握』などが実現し、
それらは『生産管理システム』と連携しており、リアルタイムで在庫や仕掛かり品の数量を把握することができます。

製品検査や工程検査には、多くの時間を要します。また流出防止の観点から検査員のストレスも非常に大きいです。
目視検査では属人化が起こりやすく、後継者育成が課題となっている企業も少なくありません。
わたしたちは、検査を自動化するシステムを提供すると同時に、判断基準にAIを用いることを提案しています。
『匠の技』のようなノウハウやノウホワイを深層学習して検査判断基準の自動化と平準化を実現しています。

製造現場改善テーマとしてリクエストが一番多い項目です。
『シフト管理の自動化をしたい』、『割り込み生産や数量変更、試作リクエストなどに迅速に対応したい』、
『原料在庫・仕掛かり在庫の把握や生産量調整を自動化して省人化・省力化を図りたい』『生産状況をリアルタイムで確認したい』、
『製造の進捗を見える化して、関係各所からの問い合わせを無くしたい』など工程管理の自動化リクエストに対し
現場の工程管理ノウハウを深層学習して、AIやBIを駆使し、工程管理やスケジューラーの自動化システムを導入します。

様々なIoTデバイスとアプリケーションの導入で、膨大なデータが蓄積されていきますが、
『データを有効に活用出来ず、サーバーを占有する』だけとならないように、『デジタルツイン』の考え方を
社内に浸透させることをサポートしています。サイバー空間と現実空間を構築し、現実空間で得られたデータを
サイバー空間上でデータ解析や予測シミュレーションを実行することで導かれた最適解を現実空間にフィードバックします。
現実空間にフィードバックすることで『製造現場の改善』や『様々なプロセスの進化』が実現されています。
わたしたちは『デジタルツイン』（サイバー空間と現実空間）の実現に向けて、既存のシステムを踏襲しつつ、
DX（デジタルトランスフォーメーション）構築をハード＆ソフト＆セキュリティー面からサポートします。

『AIやBIを使えば問題は解決する』という魔法の言葉がひとり歩きして、AIを導入したものの製造現場へ十分なフィードバックが
出来ないことが多い。AIのパフォーマンスを最大限に活かすには、生産に関わる『匠の技』や『五感を駆使した気づき』
といった情報を深層学習に取り込むことです。わたしたちは、はじめに『現場の声や動き』を理解し、デジタル化された
生産情報と突き合わせ、シミュレーションを繰り返しながらAIの精度向上を実現します。現場の声を反映したAIを用いれば、
魔法の言葉は、生産活動の強い武器になります。

生産活動を安全に実施し、高品質・高生産性を実現するには、様々な設備やシステムが安定稼働を続けることが重要です。
そのためには『予防保全』の考え方が持つ必要があります。『止まらないライン』は、予防保全技術に支えられています。
予防保全の実現にはIoTデバイスによる『設備の状態の見える化』が必要です。
また、そのデータを保全担当者が持つ経験値とマッチングさせることで、『AI予防保全』が実現します。
予防保全により、『ライン停止時間を削減』し、『部品ダメージを最小限に抑え、経費のムダをなくします』