生産現場向け 画像認識・データ活用PoC

その目視確認、
AIで減らせるか
もしれません。

既存の検品画像やカメラ映像、設備データを使い、
外観検査・異常検知・記録の仕組みを
小さなPoCから検証します。

徳島県内・オンライン対応

食品製造ラインでAIが不良候補を検出しているイメージ

活用できていないデータはありませんか?

検品画像

過去の検査画像がフォルダに眠っている

製造ラインの
カメラ映像

記録しているが、人が見る時間を取れない

不良品記録

紙やExcelで記録しているが、分析に使えていない

設備・センサー
ログ

稼働データがあるが、傾向や異常に気づけていない

Excelの
生産実績

集計に時間がかかり、現場の改善に活かせていない

Kaueluが支援できること

外観不良や
異物の検知

キズ、欠け、汚れ、異物混入などをAIで検出します。

製品数・部品数の
カウント

製品や部品の個数を自動で数え、記録します。

作業状態の
確認

作業の有無や工程の進み方を確認しやすくします。

設備ログの
傾向分析

設備データを分析し、異常候補や変化の傾向を見える化します。

検知結果の
記録・通知

検知結果を記録し、アラートやメールでお知らせします。

最終的な品質や安全性の判断は、必ず人が行ってください。

活用イメージ

製造業のさまざまな現場に合わせてPoCを設計します

食品加工ラインを流れる焼き菓子

食品加工

  • 焼き色や形状の検査
  • 異物の検知
  • トレーや包装の確認
製造ラインに並ぶ金属部品

部品製造

  • キズや欠けの検査
  • 寸法や形状の確認補助
  • 組付け状態の確認
製造ラインを流れる梱包済み製品

包装・印字確認

  • 印字の有無やかすれ検査
  • ラベルの貼り付け確認
  • 包装状態の確認
配管と圧力計が設置された生産設備

設備保全

  • 異音や振動の兆候検知
  • 温度や圧力の異常検知
  • 稼働状況の見える化

上記は一例です。現場、対象製品、既存データに合わせて現実的なPoCを設計します。

導入の流れ

STEP 1

30分の
無料相談

現在の検品・確認作業や課題をお聞かせください。

STEP 2

データ・映像の
確認

お持ちの画像やログを確認し、検証方法を整理します。

STEP 3

小規模PoCで
検証

短期間でPoCを行い、効果や実現性を検証します。

STEP 4

結果を見て
本格導入を判断

結果をもとに導入範囲や費用対効果を判断します。

最初から大きな開発契約は必要ありません。まずは小さく検証できます。

Kaueluの特徴

一気通貫でサポート

画像認識、データ分析、Web画面、通知機能まで対応します。

既存設備を活用

今あるカメラや設備データを活かして実現方法を提案します。

小規模な試作から

現場に合わせた小さなPoCから始め、リスクを抑えます。

徳島県内で相談しやすい

現場での打ち合わせとオンライン相談の両方に対応します。

セキュリティに配慮

データの取り扱いや運用条件を確認して設計します。

まずは、お気軽にご相談ください。

AIで何ができるか
決まっていなくても
問題ありません。

現場の課題やデータを整理し、小さく試せる方法をご提案します。

30分の無料相談を予約する

徳島県内・オンライン対応

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