META-aivi導入事例

能源業

エネルギー蓄積システムの組み立て、検査、および操作SOPの検証

お客様

お客様である明陽科技様は包括的な蓄電、産業制御及び電源管理ソリューションを提供する台湾の企業です。

蓄電システムの構成とESG

蓄電システムには通常、バッテリーセル、バッテリーモジュール、電力変換装置、及び管理システムなどが含まれ、ピークカットとピークシフト、再生可能エネルギーの統合、電力の効率化とコストの改善、カーボンニュートラルの推進、ESGの成果向上などに寄与します。

組立検査/検査における課題

現行の組み立て検査では、例えば部品の欠落はないか、ツマミやスイッチは正確に配置されているかなどを確認するために、ほとんどが目視で紙に一つ一つ記入して確認することに依存しています。しかし、人の作業は常にミスが発生する可能性があり、管理上の対策や再確認が頻繁に必要とされます。これにより、人員とリソースの浪費が生じ、大量の紙を使用することで管理が難しくなります。また、入力プロセスにおいては誤入力の可能性もあります。

AR+AIビジョンシステム、リアルタイム蓄電キャビネット組み立て検査

ディープラーニングAIを備えたMETA-aiviでは、検査が必要な部位に対してAIが迅速にモデリングを行い、作業者はARグラスを装着することで即座に検査が可能です。これにより、蓄電キャビネットの配線、パイプライン、ウォータキャビネットの蓋、スイッチ、ツマミなどが正しく組み立てられているかを判断できます。

作業者の操作手順(SOP)の検証およびガイダンス

もし組み立て手順が間違っている場合、AR技術を使用して、作業者が正しい手順に従って組み立てや機器の調整を段階的に行うようにガイドし、手助けします。これにより、人為的な操作ミスや検査の漏れなどを防ぐことができます。検査結果をデータベースにアップロードし、電子的な品質管理履歴を構築するだけでなく、新しい従業員のトレーニングをサポートすることも可能です。
さらに多くのケース
  • タイヤ裏側コードを素早く特定

    タイヤは製造工程で高圧・高荷重・高温の工程を多く受けます。現場の機械や材料から発生する粉塵に加え、印刷工程の長期運転により、内管の表面がぼやけたり、色ムラがあり、裏側認識に関する影響があります。大量生産後の手動認識は認識度が悪く、従来のAOI検出を使用すると、デジタル印刷がクリアでなくても効果的に認識できない。
  • インテリジェントなリモート施設管理

    機械ビジョンは、光学文字認識(OCR)を実行するために利用されます。この情報はクラウドに送信され、検査レポートを作成し、工場のオペレーターがモバイルデバイスを介して施設の検査を簡単に監視できるようにします。
  • a forklift truck drives past stacked shelves insides a warehouse

    AR+AIを活用した在庫管理

    物品の種類が多岐にわたるため、過去には人手に頼った盤点ではしばしば漏れが生じ、在庫数が異常になることがありました。AR+AI技術を活用することで、システムは物品の種類を自動的に分類し、数量を計算し、盤点レポートを自動生成します。
  • Pickup truck production line, workers are working

    電動車の部品組み立てSOPの検証

    META-aiviのAR + AI機能が世界をリードする電気自動車メーカーの一つの電気自動車の組み立て検証と品質管理を向上させた方法を発見してください。