AI画像認識とOCRによる計器読み取りの自動化
事例概要
業界: 石油化学、プラスチック産業
ソリューション: META-aivi
従来の手作業による計器点検では、作業員が計器の測定値を読み取り、記録した後、管理システムにデータを入力する必要があります。大手合成材料・プラスチックメーカーは、SolomonのAR + AI画像認識システム「META-aivi」を導入し、計器読み取りとデータ収集を自動化しました。これにより、記録ミスを最小限に抑えながら、点検時間を70%短縮しました。
導入事例
定期的な設備点検の効率化
産業施設では、設備の状態を監視し、生産活動を維持するとともに、法規制の要件に対応するため、計器の測定値を定期的に確認する必要があります。
50年以上の業界経験を持つ合成材料・プラスチックメーカーでは、作業員が毎時間、アナログ計器とデジタル計器を点検していました。測定値を紙の点検用紙に記録した後、その情報を社内ITシステムに手入力していました。
同社は、点検時間の短縮、データ入力ミスの削減、設備監視記録へのアクセス性向上を目指していました。
課題
手作業による計器読み取りとデータ記録の限界
頻繁な設備点検は、作業員に反復的な作業負担をもたらしていました。疲労によって測定値の読み取りミスや転記ミスのリスクが高まり、手作業でのデータ入力も誤記の原因となっていました。
また、紙ベースの記録管理にも課題がありました。点検用紙の紛失は点検履歴の欠落につながる可能性があり、法規制に基づく監査への対応も困難にしていました。
同社には、アナログ計器とデジタル計器の両方から測定値を取得し、既存のITインフラと連携できるシステムが必要でした。
ソリューション
計器読み取りとデータ収集の自動化
Solomonは、スマートフォンやタブレットを使用して計器読み取りを自動化し、点検記録をデジタル化するAR + AI画像認識システム「META-aivi」を導入しました。
作業員は定期点検時に設備の計器を撮影します。META-aiviが測定値を抽出してデジタルデータに変換するため、測定値を手動で転記する必要がなくなります。
また、同システムはメーカーの既存ITシステムと連携し、取得した測定値をデータベースに自動アップロードします。これにより、記録管理や後からのデータ参照が可能になります。
アナログ計器の読み取りとデジタル計器のOCR認識
META-aiviは、産業現場で一般的に使用される次の2種類の計器の自動読み取りに対応しています。
- アナログ計器： 機械式計器に表示された測定値を取得します。
- デジタル計器： OCR（光学文字認識）を使用して、デジタル表示部から数値を抽出します。
作業員はスマートフォンやタブレットを使用して点検現場で測定値を取得でき、測定データは社内ITシステムに自動転送されます。