ADAM SMITH

概要

センサーで障害物を自動で検知し、衝突を回避しながら目的物まで到達するアームロボット。最先端の3次元オブジェクト認識の技術を用いて目的物を分別し、ピックアップ作業までを一貫して行うことが出来ます。東京大学理学部物理学科出身、京都大学基礎物理学研究所 高柳研究室在籍の研究者により開発されました。

特徴

  1. 動く障害物を自動で回避
    1. 「リーマン計量」と呼ばれる微分幾何学の理論に基づき、空間内に存在する障害物を回避し、目的物へアプローチすることができるアルゴリズムです。アームから見た空間内の物体との距離、相対速度または相対加速度に応じて適切に場を計量することができるため、障害物が動いていても安全に回避しながら、目的物へ到達することが可能となります。
  2. 目的物を分別し、自動ピックアップ
    1. 3次元オブジェクト認識技術を搭載。あらゆる形状の物体の３次元特徴量を認識し、対象物の分別と掴み点の判定を自動で行うことが出来ます。

導入事例

目的物の自動ピックアップアームロボット

クライアント 製造業F社
抱えている課題 工場において、ボルト、六角ナット、ワッシャーなど混在した様々な部品を種類毎に分別する作業がありますが、全てを手作業で実施しており、膨大な人件費がかかっていました。
解決方法と
導入後の効果 ピックアップ作業を行うアームロボットにより、膨大な数の部品を自動で行えるようになりました。また、動的な障害物を自動で回避するため、人間と協働しながら生産効率を向上させることが出来るようになりました。

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プロダクト提供企業

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ANY PICKER

概要

本プロダクトは事前学習なしで、高速（0.1秒で認識）かつ高精度（自社試験で100%）なピッキングを可能としており、あらゆる現場のピッキングタスクの省人化に大きく貢献します。

特徴

  1. ティーチングレスでのピッキングが可能
    1. 事前の学習なしでピッキングが可能なため、事前学習が困難な物体のピッキングも可能です。扱う商品が頻繁に変わる現場での適応が可能となるほか、学習期間が不要なため技術理解がなくても短期間で導入可能です。
  2. 認識の難しい、金属光沢を有する物体などにも対応
    1. 従来、認識が難しいとされていた下記物体への対応が可能です。
      1. 不定形物（唐揚げ、洗剤の詰め替えなど）
      2. 金属光沢やプラスチック光沢を有する物体（金属部品、アルミホイルなど）
      3. 平面に隙間なく敷き詰められた箱などの物体
      4. 丸みを帯びた物体（カップ麺など）
  3. 高速ピッキング
    1. 最短0.1秒で把持位置を算出でき、高速なピッキングを実現します。それにより、ピッキング作業にかけられる時間が短くタクトタイムの厳しい現場でも導入可能です。
  4. 高精度ピッキング
    1. 99.9%のピッキング精度を実現します。

導入事例

クライアント 製造業T社
抱えている課題 ある生産ラインにおいて、ばら積みされた部品の山からそれらを種類ごとに分別するタスクがあり、ロボットによる自動化をしたいものの、事前にCADデータを得ることが難しい物体もあり、導入に難航していました。
解決方法と
導入後の効果 事前にCADデータなどによる学習が不要な弊社のアルゴリズムを搭載することで、学習なしでのピッキングタスク自動化を達成することができました。

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プロダクト提供企業

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Labelo

概要

物体認識アルゴリズムとAI-OCR技術を組み合わせることで、工場や倉庫などの入出荷工程における荷物の識別・検品の作業を省人化することを可能とします。

特徴

  1. ラベルがどこにあっても対応可能
    1. 数1000種類もの多種多様な荷物を入荷するような場合だと、ラベルを荷物のどこに貼るかを画一化することは難しいです。しかし、独自のアルゴリズムによりどこにラベルが貼られていても場所を特定して読み取ることが可能です。
  2. 認識が難しい物体も対応可能
    1. 局面を持つ物体や斜めになっている物体に対しても高精度にラベル位置特定・ラベル読み取りを行うことが可能です。
  3. 手書きの文字も読み取り可能
    1. 人間が読めるものであれば、手書き文字にも対応することが可能です。

導入事例

クライアント 株式会社ADEKA（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000010.000063451.html）
抱えている課題 1日に数100～数1000個の食料品原料や化学品原料が倉庫に届き、荷受け時にラベルの照合と仕分けを行う作業は、輸入物が多く土日出勤も度々あるなど作業者の負担が大きかったです。
解決方法と
導入後の効果 物体認識アルゴリズムとAI-OCRを組み合わせた入出荷の検品・仕分け自動化AI「Labelo」を導入することによって省人化を達成しました。

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プロダクト提供企業

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Kaghelo

概要

従来手法を用いず、磁気テープやQRコードが必要ない自律走行を搭載した、汎用性の高いAGVです。東大博士課程に在学中で、つくばチャレンジなどのロボットコンテストに数多出場して入賞したロボット開発者や、ロボットベンチャーでこれまでCTOとして100台以上のAGV開発・導入を行ってきたロボット開発者により開発されました。

特徴

  1. 磁気テープ、QRコードが必要ない自律走行AGV
  2. 工場・倉庫内の環境地図を自動生成
  3. 1000kgまで積載可能
  4. 最高速度 10km/h
  5. 175mmまで薄くすることが可能
  6. 牽引式×リフト方式
  7. 自動充電式
  8. LiDAR 対角2箇所×接触センサ×超音波センサ 前後方2箇所

導入事例

クライアント 大崎電気工業株式会社
抱えている課題 スマートメーターを積んだパレットの運搬作業には複数人が作業に従事しており、人件費と身体的な負荷を伴っていました。
解決方法と
導入後の効果 パレットの運搬作業をAGVで行うことで、運搬作業の自動化により省人化を達成しました。

https://www.youtube.com/watch?v=JxwHpk1pGk0

プロダクト提供企業

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スマート化コンサルティング

概要

製造業・物流業をはじめとして、これまで数100社の現場を実際に見てこれまでに市場に存在しないソリューションを開発・提供してきたノウハウをもとに、工場・倉庫のスマート化に関するコンサルティングを行います。

特徴

  1. クライアントの価値を徹底的に追及
    1. 独自に定義する「クライアントへの提供価値」を徹底的に追及し、自社プロダクトだけにこだわらずソリューション提案から導入を行います。クライアントに利するソリューションを提供できない場合は、率直に伝えた上で別のソリューションを提供したり、プロジェクトの延期など最適なプランを提供いたします。
  2. 戦略の策定からご提案可能
    1. 具体的なプロダクトの導入だけではなく、長期的にスマート工場やスマート倉庫を目指していくうえで各社ごとに最適なプランの設計など戦略的な部分からご支援することが可能です。
  3. 全体最適を追及
    1. 戦略部分から携わることができるため、単一プロダクトの導入にこだわることなく提案が可能です。自社のプロダクトだけでなく他社プロダクトを用いたスマート化も場合によって提案させていただき、あくまで工場・倉庫が全体最適の状態となることを目標としています。

導入事例

クライアント 製造業S社
抱えている課題 工場のスマート化に向けた課題は複数見つかっていて、既に何社かと協業してPoCはしたものの思うような結果が出ず、次に何を検証して導入すればいいのかが不明瞭でした。
解決方法と
導入後の効果 経営陣とのディスカッションによる全社の方向性の確認・反映だけでなく、何度も現場の作業者とディスカッションを通じて工場内の業務フロー全体を深く理解した上で最適なプランを提案し、無事にスマート化に向けた戦略が策定でき、進むべき道が明確になりました。

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プロダクト提供企業

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Masking-AI

概要

個人情報の保護が大きな問題となる中で、映像データの中から個人の顔面や、車のナンバープレートなど、個人情報に関わる要素を自動で認識し、該当箇所をモザイクのように自動で消し込みます。

特徴

  1. ローカル処理で個人情報を確実に保護