エネルギー
入出荷自動化・配送最適化など物流業で
幅広く利用されるアノテーション
人手不足の解消や在庫最適化など製造業ビジネスの最適化にAI・人工知能は幅広く活用されています。
この他にも日々新たな活用シーンが模索されており、御社のビジネス合わせたデータ作りが欠かせません。
製造業の利用シーン
人手不足・物流需要の高まりで省力化、効率化が必要な物流業ビジネスの最適化にAI・人工知能は幅広く活用されています。
この他にも日々新たな活用シーンが模索されており、御社のビジネス合わせたデータ作りが欠かせません。

ドローンによる故障検知
目視で行っていた在庫確認を物体検出により自動カウントを行い、システムと併用することで、在庫最適化を実現するなどの活用がされています。
カメラ搭載のドローンを利用して実際の製品をカウントし、在庫の把握の効率化させた事例もあります。

動画分析による点検
従来は良品・不良品の検品作業を人の手で行っていましたが、製造ライン上のカメラ等で自動的に良品・不良品の選別を行うことで、エラー品発生の低減や人件費の削減などで活用されています。
不良品が発生が少ない製品の場合、エラー品の画像が不足することで、充分に揃えられないことがあります。
この場合、良品の画像のみをAI・人工知能で学習することにより、いつもと異なる不良品を検知することも実用されています。

熟練技術の活用
作業員の安全保守として、立入禁止エリアに立ち入った場合に警告を出すなどで利用されています。
従来のセンサー利用の場合、立ち入った対象物が人間以外(猫、犬、鳥など)であっても反応していましたが、アノテーションデータを学習させることで、対象物を判断することが可能です。
関連シーン

不動産・建設

製造

物流

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