AI・IoT SOLUTION
AI・IoT活用

AI EXAMPLE 01
活用例 01

点検結果の詳細な情報など文章で入力が必要な場合に
音声入力機能を活用し入力負荷を軽減

想定シーン

点検の異常箇所や計器の情報を目視確認しながら口頭で伝え、
AIに自動でテキスト文章化させる

アピールポイント

計器を目視しながら入力が可能になるため、入力に掛ける時間の削減と正確性の向上が期待できる。
また、長文にも対応できるため点検内容で気になる箇所等のメモを残す用途としても利用できる。

音声入力機能

AI EXAMPLE 02
活用例 02

テキスト入力が必要な項目もカメラで撮影することで
自動で文字を認識し入力の手間とミスを省きます

想定シーン

デジタル数値の入力や製品の型番・シリアル番号などを
写真撮影し、AIの画像認識機能により文字列を抽出する

アピールポイント

人による数値や文字入力に比べ、入力時のミスを排除し、迅速かつ正確な作業を実現可能に。
また、多くの文字を一度に取り込み、必要な文字の選択が可能なため入力時間の削減も期待できる。

画像認識機能

IoT EXAMPLE 01
活用例 01

装置に設置したセンサーとCHECKROIDを連携し、
データの取得~点検・検査~見える化の流れを実現

想定シーン

温度センサーで計測した装置の温度をCHECKROIDの点検項目
として取り込み、稼働率分析に利用する

アピールポイント

装置からのデータだけでは分析できない定性的データとの相関分析を
行うことでIoT化の実現+点検電子化の効果を提示する

フロー図

IoT EXAMPLE 02
活用例 02

装置の状態を監視して作業者に対してオペレーションを促し、
品質管理を徹底させる

想定シーン

温度センサーで感知した値に応じて異常点検を登録し、
記録を付けることが出来るようにする。
(シナリオ:ヒーター温度90℃以上で異常報告書を発行)

アピールポイント

機械の状態に応じた品質記録・検査を忘れることなく実施することで
品質の維持・管理が徹底できることを保証する

フロー図

IoT EXAMPLE 03
活用例 03

センサーからデータを取得し構造物の耐久状況を把握し、
傾向分析・予兆保全に役立てる

想定シーン

加速度センサーのデータをCHECKROIDで取得し
クラウドにアップロード。 管理者は専用ツールで分析する。

アピールポイント

コストや場所により回線が引けない場合でも端末を近づけるだけで
データを取得できる。 大量のセンサーデータも効率的に取得できるよう
になり、質の高い故障傾向の分析・予兆保全が可能になる。

フロー図