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製造業向け
異常行動検知ソリューション

当社独自の行動検知技術によりカメラで撮影した人の行動をデータ化し、可視化すると共に異常行動を検知します。
人の行動データを活用することで、問題が発生する前に対応する「予兆管理」を可能とし、
製造現場における「職場安全」、「生産性の向上」、「品質の向上」を実現します。

富士ソフトの
行動検知技術の強み

富士ソフトの
異常行動検知ソリューションは、
当社 独自の行動検知技術を
活用
したソリューションです。
比較的安価な
ハードウェアで動作
し、
様々な利用シーンに適用
することが出来ます。

富士ソフトの行動検知技術の強み
  • !様々な行動に対応可能

    利用シーンに最適なAIモデルを組み合わせて利用

  • !高価なハイスペックPCが不要

    初期コストを抑えて導入が可能

  • !エッジデバイスにも対応可能

    当社独自の圧縮技術により、人の連続した行動データを軽量で扱いやすい形に成形

異常行動検知
ソリューションが
解決する課題

人の行動データを用いた
予兆管理により、

  • 1職場安全にかかわる課題
    (不安全行動検知)
  • 2生産と品質の向上に
    かかわる課題

を解決します。

1
職場安全にかかわる課題
(不安全行動検知)

製造現場における職場安全にかかわる不安全行動を検知し、作業者を守ることで、
労働災害の未然防止、休職・離職リスクを低減させます。

  • 危険エリア侵入

    危険エリア侵入
  • 転倒

    転倒
  • ポケテナシ

    ポケテナシ
  • 保護具未着用

    保護具未着用
  • 共連れ

    共連れ
↓

お客様要求に合わせて
カスタマイズが可能です

2
生産と品質の向上に
かかわる課題

製造現場における生産性・品質に関わる異常行動を検知し、改善活動につなげることで、
ヒューマンエラーの削減、生産性低下の防止、品質のバラつきを抑制し、
生産性向上による原価低減、作業漏れ検知による品質安定化、不良流出の未然防止を実現します。

  • ムダな行動

    ムダな行動
  • 作業の待ち

    作業の待ち
  • 作業のバラつき

    作業のバラつき
  • 作業漏れ、工程スキップ

    作業漏れ、工程スキップ
  • 体調異常

    体調異常
↓

製造業を取り巻く環境変化と
今後必要となるリスク管理手法

製造現場では、生産モデルの変化、短納期化、自動化、少人数対応、品質・安全要求の高まり、熟練作業者の減少などといった変化の中で、従来の起きた問題に対応する「事後対応型」のリスク管理手法では、現場の安全、生産性・品質を守ることが困難となっています。これからの製造現場では、問題が起きる前に対応する予兆管理が重要となります。

製造業を取り巻く環境変化と今後必要となるリスク管理手法

人に対する予兆管理を実現する
異常行動検知ソリューション

近年では設備に加え、人も重要な生産資源の一つと捉える経営が一般的になりつつあります。
人に対する管理も、従来のように問題が発生してから対応するのではなく、問題が起きる前にリスクの兆候を捉え、未然に対策を講じる「異常行動検知による予兆管理」が、持続的な成長を実現するための前提条件として重要になっています。

しかしながら、人に対する異常行動検知による予兆管理の導入は、設備に対する予兆管理と比較すると遅れている傾向にあります。その理由となっていたのが、データ化が困難なことに起因する「状況の把握が困難」「投資対効果が説明できない」という問題です。

当社の行動検知技術を利用頂くことで、行動のデータ化が可能となり、これらの課題を解決するとともに、異常行動検知による予兆管理が実現可能となります。

製造業における予兆管理の導入状況

製造業における予兆管理の導入状況

異常行動検知ソリューション
により解決が可能

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10年以上前からAIサービスに取り組んできた富士ソフトが、その技術の粋を集めて展開するAIソリューションには、AI開発の最新ソリューションを掴むためにも最適な資料となっており、AIに取り組む皆様の道標として活用いただける資料となっております。

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富士ソフトの
AIソリューション

当社独自のアルゴリズムで構築した次元圧縮AIエンジンが、AIモデルの精度向上、ハードウェアコストの削減、推論時間の短縮に貢献いたします。

自動アノテーションと、当社独自の「学習寄与度」を活用し、学習に効果的なデータを正確に短時間で選定することができます。

i-PRO製のAIネットワークカメラに当社独自開発のAIを搭載し、工場作業者の作業ミスの軽減や体調管理を支援します。

当社独自の行動検知技術によりカメラ映像から人の行動をデータ化し、異常行動を検知することで、「不安全行動の予兆検知」を実現します。