AIが支える生産ラインの
品質向上
TRACKBOTTは製造元の株式会社Nmediaと
大阪大学発スタートアップ企業との共同研究開発商品です。
製品の異物混入や欠品、傷や凹みを自動検知します。
データを蓄積し検査を重ねることにより、検知の精度を高めることができます。
長年人工知能の基礎研究に取り組んできた学術的知見をバックボーンとし、
お困りごとに的確な提案が可能。
本製品はお客様の要件達成を前提とした製品。機能追加や改善のご要望にも可能な限りお応えします。
カメラに通すだけで簡単に検知が完了！
ITや画像処理の専門知識や難しい調整は一切不要で、現場の方でも簡単にご利用いただけます。
TRACKBOTTを利用した企業様からいろいろなご意見を頂いております。
ぜひ皆様もTRACKBOTTを体験してください。
AI機導入後はエラー品（総菜の抜け）が無くなりました。
食品
発報により検品者および蓋掛け者は発報した弁当をよく見るようになり事前にエラー品を見つけるようになりました！
食品
黒色の惣菜や反射しやすいタレやゼリーなど現場員も分かるようになりました。
食品
異物混入、変色、個数の過不足
キズ、ひび割れ、異物混入、
汚れ、印刷ずれ
キズ、異物混入
キズ、ひび割れ、異物混入、
印刷ずれ、ラベル剥がれ
キズ、へこみ、変色、
よごれ、穴あき
キズ、ひび割れ、異物混入、
よごれ、溶接不良
その他、幅広い検査に対応いたします。
コンベア上の完成品を監視して、異常を判断する
梱包箱の破損
パックジュースの形状不良
パックジュースの印字不良
コンベア上のお弁当を監視して、異物と欠品を判断する
異物（毛髪、ビニール片など）
欠品
コンベア上のリンゴを監視して、不良品を判断する
変色（黒ずみ、未成熟など）
キズ・痛み
検査対象に対し、学習をさせることで精度を上げていきます。監視対象の検査難易度によりどの学習手法を用いるか、どういった人工知能を構築するか等をチームで検討しご提案いたします。一般的に工業製品は短期間で比較的精度が出やすく、お弁当や総菜といった不定形の対象は精度が出にくい傾向があります。
TRACKBOTTは監視対象を全件記録します。製造年月日時分秒の範囲で後追いで調査出来るため、所謂「謂れのないクレーム」に対しては明確に調査・回答が出来るようになり、ひいてはより安心・安全性のアピールに繋がります。
担当毎に良品・不良品の判断基準がバラバラで、品質もばらついてしまう問題を、TRACKBOTTに学習をさせる段階で基準を統一することで、結果的に製品の品質が統一されます。
専属で検査を担う労働力は減少の一途です。TRACKBOTTは人の目の代わりとなり、設備を組み合わせ学習をさせることで、担当検査員の判断力を継承し将来の目視検査員の代用となり得ます。
※信号発出も可能です。
お客様よりご連絡またはお問い合わせをいただいた後、オンラインにてTRACKBOTTのご紹介と、お客様の検査要件や製造現場の環境・稼働状況などをお伺いします。
サンプル画像を提供頂き、ひとまず設置可能か、検査可能か確認させていただきます。可能と判断された場合、サンプル採取フェーズの打ち合わせをさせていただきます。
現地まで弊社人員が往訪し、仮設機材を設営・稼働させて監視対象のサンプルを採取いたします。ご要望の内容によりますが、最長で2泊3日程度でご協力いただきます。
※往訪費実費はご負担いただきます。ご了承ください。
採取したサンプルを用いて、精度を出すためにどのような手法でモデル構築するか、期待する精度まで到達するのにどの程度かかるかの予測レポートを提出いたします。また、同時に設備も構成し概算の御見積を提出いたします。
レポートの結果を踏まえた打ち合わせをさせていただき、仕様、設備構成、工事有無および分担、導入時期等の最終御見積を提示いたします。
苦悩から生まれた革新、そして日本の未来へ
私たちがAI画像外観検査装置「TRACKBOTT」の開発に挑んだきっかけは、日配弁当事業を営む （株）ミールジャパンのM&Aでした。
お弁当工場では、夜を徹して従業員が調理・盛り付け・配送に心を尽くしていました。しかし現場の努力とは裏腹に、異物混入に関するクレームが見受けられていました。
本来工場へ持ち込まれるはずのない異物
確認が難しく、疑念だけが残るクレーム
毎回、謝罪するしかない責任者の姿
原因究明には異物の成分分析や報告に多大な時間とコストがかかり、従業員の士気も信頼も失われていく。
―この現実を前に、「何としても解決したい」という想いが私たちの挑戦の原点となりました。
TRACKBOTTに関するお問い合わせ、ご不明な点、ご相談がございましたらお気軽にお問い合わせください。
お問い合わせいただいた内容に関しましては、通常3営業日以内に担当からご連絡させていただきます。
