工数ビジョンAI

工数ビジョンAI
工場内の各作業ごとの工数を見える化する

ソリューション概要

工場内の特定エリアをカメラで撮影し、従業員を検知して滞在時間を計測。
取得した滞在時間をシフト表と自動で照合し、各作業工程ごとの実作業時間を可視化。

01

工数データの
正確性向上

カメラで自動計測するため、人手入力のミスや報告漏れを削減。工程ごとの作業時間を把握できる。

02

適正配置と
残業抑制

シフト表と実績差分を自動集計し、人件費のムダと残業要因を可視化。

03

適切な
製造原価計算

工程別の実作業時間が取れるため、製品ごとのコスト精度が向上し、利益率の把握が可能。

04

ボトルネック工程
の早期発見

潜在時間の見える化により、どの工程がボトルネックになっているかを可視化し、改善対象を明確化。

具体事例:大手建機メーカー様

課題
  • 生産管理においてどの作業にどれだけ時間がかかっているか可視化できていない
  • 現在は従業員が紙に作業時間を記入しており、実際の所要時間が不明確
  • 紙の内容をシステムへ転記する追加工数も発生している
解決策
  • 工場内の特定エリアをカメラで撮影し、従業員の滞在時間を自動計測
  • 既存の工程別シフト表・人員配置情報と突き合わせ、工程ごとの作業時間を可視化

システム導入の流れ(参考まで)

STEP
課題ヒアリング・要件定義(1か月ほど)

現場の課題を詳細に把握

STEP
PoC(実証実験)の実施(2か月ほど)

本番環境を想定し、簡易的な環境を構築。発生しうる課題を把握し、解決策を検討。

STEP
本導入の検討・予算化(1か月ほど)

本導入の予算の確定。PoCのフィードバック内容の改善を行い製品化。

STEP
システム開発・導入(2か月ほど)

AIモデル構築、機器設置、管理システムの構築

STEP
運用開始・効果測定(任意)

継続的な改善と保守

PoCの実施例

01

通信環境
カメラ設置検証

カメラ位置について、逆光・映り込み・動線阻害がない・死角が少ないかを確認。
Wi-Fi、LTE、PoE など、常時接続に必要なネットワークを構築できるか調査

02

負荷テスト

想定する最大カメラ台数を接続し、映像遅延・処理遅延を測定 検知漏れ率・誤検知率を検証。

03

滞在時間による
工程時間推定

実導入に近い形で評価。 具体的にシフト表と照合し、特定エリア内に従業員が滞在した時間から各工程の所要時間を推定できるか検証

04

ボトルネック工程
の早期発見

潜在時間の見える化により、どの工程がボトルネックになっているかを可視化し、改善対象を明確化。

費用について

工場の規模 / 対象エリア数 / 必要カメラ台数により、 機材費(カメラ・処理デバイス・ネットワーク機器等) と 設置工事費(カメラ固定・配線・ネットワーク敷設等) が大きく変動します。 そのため 個別見積り が前提となります。具体的な金額は現地調査・要件ヒアリングのうえ お知らせいたしますので、まずはお気軽にお問い合わせください。