製造業・工場におけるAIカメラ活用事例

製造業・工場のAI導入事例

危険エリアに入る作業員をAIカメラで検知

労働災害の発生率が高い製造業にとって安全性の確保は最重要課題となっています。しかし安全柵で囲い込むのは作業スペースが狭くなり危険になり、保護服着用の作業員の体温をセンサーで検知するのは困難でした。

そこで画像認識技術に注目。危険エリアに入る作業者の手や体をAIカメラで検知できるようにカスタマイズすることで現場への導入に至りました。データ収集と推論がその場で行われるのでタイムラグの発生はなくなりました。

参照元：AVINTON公式ページ:https://avinton.com/services/edge-ai-camera/

製造現場と生産管理部門の連携がスムーズに

銑鉄鋳物部品の製造・販売を手掛けるK社では、指示通りの作業が進めらていないことが課題。当初はセンサーを設置して稼働情報を収集するシステムの構築が検討されましたが莫大な費用がかかることがネックでした。

そこで画像認識機能で稼働情報を収集できるAIカメラを導入。生産設備をどこからでも状況把握できるようになったことでトラブルも迅速に対応。また、現場の傾向が見える化し製造現場と生産管理部門の連携がスムーズになりました。

参照元：まるごとIoT：A-Eyeカメラ公式ページ：https://marugoto.technoa.co.jp/case1

AIカメラによる監視で検品工程の徹底化実現

某大手食品メーカーでは食品事故防止の観点から生産ラインにおける検品工程の徹底が課題でした。

そこでAIカメラの認識機能を活用して正しく検品行動が行われているかどうか監視することにしました。

生産ラインには、防犯カメラを30台以上設置。その映像を解析し、正しいプロセスで検品が行われているかを確認し、目視確認でそのまま戻すような行動を検知した場合は、注意喚起することで検品工程の徹底化が実現しました。

参照元：VAAKEYE公式ページhttps://vaak.co/case/

AIカメラによる組み立て作業の生産性向上

製造業や建設業など、現場での手作業が依然として多い環境では、生産性向上や作業の属人化、教育コストの削減といった課題が長く存在していました。従来のAI導入では、手指の細かい動作を認識するために膨大な事前登録が必要で、手間と時間がかかることが問題でした。

しかし、AIカメラを活用することで、部品や道具の事前登録が不要になり、画像解析技術により数回のお手本映像だけで学習モデルを構築できるようになりました。この技術は、手指の細かな動きを正確に捉え、個々の作業時間を測定することを可能にします。

さらに、作業手順の違いや抜け漏れを検出し、規定作業時間とのズレを分析することで、生産性向上を目指した改善が可能になります。

参照元：alt公式ページhttps://alt.ai/aiprojects/blog/industry/gpt_blog-2878/

AIカメラ導入で排水処理の効率化を推進

京セラの滋賀野洲工場では、2022年7月1日より「AI自動排水監視システム」を稼働させています。

これまでは目視確認で定期的な点検作業を行ってきましたが、AIカメラによる画像認識技術を活用することで排水処理の必要性を自動で判断できるようになり、労力の大幅な削減と人手不足の課題を解決しています。

また、このシステムは24時間365日連続で稼働しており、さまざまな気象条件にも柔軟に対応できる設計が施されています。

参照元：AIカメラ活用ドットコムhttps://www.ai-camera-utilize.com/blogs/post/220722

製造業・工場におけるAIカメラ導入のメリット

作業中の事故防止

工場などの製造現場では生産途中で組立作業が行われ、大型機械を操作するなど作業員は危険と隣り合わせの状態が続きます。ちょっとしたミスが大きな事故につながることもあるため、安全確保をどうすべきかが課題です。

AIカメラは画像認識で高度なパターン検出ができることが特徴の一つです。生産ラインの部品を監視や作業員の動作や動線も把握。人の目では気がつきにくい変化を素早く見つけることができるので事故を未然に防ぐことが可能です。

入退室や勤怠管理

製造業・工場では作業時間がきっちり定められており、勤怠管理はもちろん工場内の出入りも厳格に管理されています。また工場内には安全のため特定の人しか入れないなど入退室が制限される部屋やスペースが存在します。

セキュリティ向上のためには本人確認が重要ですが、入退室や勤怠管理にはAIカメラの精度の高い顔認証機能が役立ちます。工場では従業員も多く人の目だけでは限界がありコストもかかります。こうした問題をAIカメラは解決できます。

防犯対策

防犯カメラは多くの企業ですでに導入が進んでいますが、製造業・工場では製品や部品などの盗難だけでなく新製品開発などの情報漏洩もリスクの一つ。外部からの侵入だけでなく社内の怪しい行動にも注意が必要です。

AIカメラの学習した物の位置・動きを検出したり人の姿勢の特徴を推定して怪しい動きを察知したりすることも可能です。また視線や表情推定で興味がある対象まで把握できるため、高度な防犯・監視カメラとして機能します。

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従来の監視カメラとAIカメラの違い

従来型の監視カメラは、映像の記録には優れているものの、リアルタイムでの異常検知や自動的な判断ができないという課題がありました。異常の発見や対応には、人が映像を確認する必要があり、人的リソースに依存せざるを得ませんでした。また、映像データは記録するだけで、業務の効率化や生産性向上に活用するには限界がありました。

AIカメラの画像認識技術を活用することで目視確認が不要になり、人的リソースの削減が期待できます。また、生産ラインの異常検知、作業手順の管理など、幅広い用途に対応できます。さらに、蓄積したデータを解析することで、業務の改善点や生産性向上に役立てることができるでしょう。

	従来型監視カメラ	AIカメラ
異常検知	人による確認	自動でリアルタイム検知
監視範囲	画像記録のみ	状況の解析と異常の通知
人員依存	高い	最小限
データ活用	映像記録としての活用のみ	分析結果を業務改善に活用
稼働時間	手動監視が必要	24時間365日自動稼働

製造業・工場のAIカメラ選びのポイント

AIカメラの製造業・工場利用で重視したいのは、監視に使える機能がどのくらい搭載されているかです。生産ラインでの事故防止も入退室管理も防犯カメラとしての利用もすべて監視機能に頼る部分が大きいからです。顔認識や行動認識、物体検知などにおいて高い精度を発揮できるAIカメラを選ぶことが重要ポイントとなります。

世の中のAIカメラは、大きく分けて「マーケティング」「入退室管理」「防犯」で分けられています。AIカメラを導入するなら目的に応じて選びましょう。

当サイトでは、導入する目的に応じておすすめのAIカメラを紹介しています。 ぜひ、AIカメラを導入する際の参考にしてください。

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