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Hitachi

画像解析ソリューション

画像解析により、製造現場のヒト(huMan)作業の認識結果を4M*データの1つとして
活用することで、製造業における作業品質、生産性および安全性の向上に貢献します。

ヒト作業認識における
3つの課題と解決策

  • 課題

    • 定期検査、抜き取り検査作業のさらなる品質向上をめざしたい。
    • 不具合発生時、異常品の影響有無や影響範囲の絞り込みが難しい。

    解決

    • 画像解析により逸脱動作を常時監視します。
    • 標準作業手順からの逸脱を検知し、監督者に通知します。
  • 課題

    • 正確な作業工数を把握して効率向上につなげ、原価計算にも役立てたい。
    • 正確な作業工数を把握するための計測コストを抑制したい。

    解決

    • 作業エリアに複数のビデオカメラを設置し、映像データから作業者の位置情報を特定します。
    • いつ、どの作業エリアで、誰が、どのぐらいの時間作業していたかを測定します。
  • 課題

    • 生産技術者の育成を効率化・短期化したい。
    • 属人化している作業を標準化したい。

    解決

    • 熟練技術者の作業をセンサーやカメラで時系列に記録し、品質の確保に重要な作業プロセスを明確化したうえで、各プロセスの指標を数値化します。
    • 熟練技術者と訓練者の作業を、算出した指標で比較して、訓練者の作業を評価します。
ヒトの見える範囲や経験則から、画像解析によりデータ収集を自動化し
分析することで、さらなる品質の向上や生産性の最適化に貢献します。

導入ステップ・システム構成例

下記は代表的な導入ステップです。
構想策定からシステム導入まで段階的に進めます。

  1. STEP1構想策定(1か月〜)
    ヒアリングや現場観察などにより生産現場の業務実態と
    課題を明らかにして、解決策と解決時の効果を共有します。
  2. STEP2PoC*(2か月〜)
    生産現場にカメラを設置し、映像解析によりSTEP1で定めた
    期待効果が得られていることを確認します。
  3. STEP3システム導入(3か月〜)
    STEP2で実証した映像解析のシステムを導入します。

下記はシステム構成例です。お客さまの環境に応じて適切なシステム構成をご提案します。

画像解析ソリューションイメージ構成例
4M:huMan、Machine、Material、Method
PoC: Proof of Concept
PoE: Power over Ethernet
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