プロジェクト実績

リース戻りした仮設資材ネットの検品工程に対し、画像AIによる異常検知のPoCを設計。複数方向から撮影した画像を統合し、たるみや撮影条件の影響を抑えながら、再現率と精度の両立を目指す検査基盤を提案しました。

工場内や展示空間の映像から人物を高精度に追跡するため、最新の物体検出モデルと追跡手法を比較検証。既存資産を生かしながら、速度と精度の両立を目指す人物追跡ソリューションを設計しました。

ワーク図面と治具図面の対応関係に着目し、3Dモデルの類似検索とパラメータ推定を組み合わせた治具検索／生成支援ソリューションを企画。過去資産の再利用率向上と設計時間の短縮を目指しました。

金属部品の外観検査では、傷や欠け、バリ、切粉の付着に加え、寸法評価まで含めた全品検査が求められていました。SCIENは、6枚の高解像度画像をもとに全方向から部品を評価し、傷検知と寸法検査を一体で支援するアシストシステムのPoC／本開発構想を設計しました。

NCプログラム自動生成の実用化に向け、3D形状理解、ツールパス生成、外部ツール連携を含むPoC計画を策定。加工品質と作業時間の両立を目指す段階的な自動化アプローチを提案しました。

品質マニュアルの改訂支援に加え、会議議事録や現場情報を継続的に文書へ反映する運用の仕組み化を構想。要求事項準拠だけでなく、現場実態を反映した「使われるマニュアル」にするための整理を行いました。

品質不良やトラブル対応で用いられる「なぜなぜ5回分析」を支援するAIを構想。方法論DB、過去事例DB、評価設計を組み合わせ、属人性を抑えた原因分析支援の仕組みを提案しました。

不織布製造では、製造ラインで生じた微細なゴミや不純物を加工側で見つけて取り除く必要があり、作業負荷と属人化が大きな課題でした。SCIENは、既存の欠点検出機で取得される画像を用い、AIが「取るべき欠点か、無視してよいものか」を判定し、現場の確認工数を削減する品質支援システムを構築しました。