AI画像認識で目視検査を自動化する『Hutzper』

『Hutzper』はAI画像認識活用の提案から実証実験、モデル実装、本番運用までをワンストップで提供します。目視検査など人の目で確認している検査をAIに任せることによって、人手不足の解消と精度の向上を図ることが出来ます。 （詳細を見る）

検査員Bさん「今日は検査メンバー3人で、ボトル充填品の目視検査だ、何々今日は10000本のチェックか大変だ・・・全部できるかな」

検査員Cさん「（うゎ今日の検査量多いな・・こりゃ体力勝負になりそうだ）Bさん今日の本数おおいっすね！頑張りますか」

検査員Dさん「がんばりましょ～！本数も多いし不良品の見落としがないようにしないとですね。」

(3日後)

品質管理部部長「おい！3日前の検査出荷品で不良があったぞ！検査はどうなってるんだ！！！」

検査員3人「申し訳ありませーーーーーーん！！」


『 Hutzper 』はAI画像認識活用の提案から実証実験、モデル実装、本番運用までをワンストップで提供します。目視検査など人の目で確認している検査をAIに任せることによって、人手不足の解消と精度の向上を図ることが出来ます。 （詳細を見る）

最近はＤＸ導入について色々な所で話を聞くようになりましたが
「ＤＸって何？」「ＤＸは何したらいいの？」といった反応が
正直なところではないかと思います。

ＤＸ導入についてまずしっかりと理解してほしいのは、
ＤＸには導入レベルがあって何の準備もなく上位レベルを
狙っても確実に失敗するということです。

本記事ではアステックコンサルティングが考える
DXの目的や本質、どのような効果をを上げるのかなどを
DXレベル別でご紹介。

DXにどう取り組み、どう経営成果に繋げていくのか、を解説しています。
ぜひじっくりお読みください。

※コラム詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。 （詳細を見る）

製造業において生産管理システムを導入している企業は増えている一方で
「システムを活用できずに困っている」という方も多いのではないでしょうか。

生産管理システムは製造業にとって欠かせないシステムの１つです。
では、生産管理システムを導入する狙いはどんなことがあげられるでしょうか。

当コラムでは、ものづくりをする中で生産管理システムをどのように活用すれば、
工場全体に広がる改善につなげることができるのかについて、触れています。ぜひじっくりお読みください。

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ものづくりの現場で理想に合わせた生産管理システムを構築していくには、
まずは、需要情報・在庫情報・調達情報・生産情報、この４つの基本情報が必要となります。

当コラムでは、この４つの基本情報をもとにシステムを構築する
構想フェーズで必要な手法や考え方についてコラムで解説！

上手くシステムを活用していくために
構想フェーズで具体的な活用方法を
イメージできるかを重要なポイントととしてお伝えしています。
ぜひこの機会にお読みください。

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どんなに良い生産管理システムを導入して計画しても、
現場がついていくことができなければ頭でっかちな状態になってしまいます。

システムの精度を上げていくと共に、
現場のレベルアップをしていくことが必要不可欠です。

本コラムでは生産管理システムを上手く使うための
現場づくりについてお伝えしています。

ぜひこの機会にお読みください。

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