筋交いの仕分け・カウントを自動化。
17種類のワークに対応し、1,800本/日を処理する。
返却された筋交いをロボットとAIカメラが自動で品種判別・仕分け・カウント。作業者1名がコンベアにランダム投入するだけで処理が完了する仕組みを実現した。「人手不足で作業が回らない」「重い部品を毎日手で運ぶ重労働」という2つの課題を同時に解決している。
背景と課題
📷 導入前の現場写真:作業者が手作業で仕分けしている様子
Before / 課題が伝わる現場の状況
📸 要撮影
「人手不足で回らない」と「重労働」が同時に起きていた
建設現場から返却された筋交いは、種類がバラバラの状態で戻ってくる。これを種類ごとに仕分けし、数をカウントする作業が毎日発生していた。
問題は2つあった。一つは重量物の手作業による身体的負担。もう一つは、仕分けとカウントに習熟した人員が必要なこと。人手不足が深刻化する中で、この工程の自動化は避けられない課題だった。
提案内容
ランダム投入→AIカメラ判別→ロボット仕分けの一気通貫
作業者はコンベアに筋交いをランダムに投入するだけ。あとは装置が自動で処理する設計にした。習熟不要・体への負担ゼロを目標に設計を進めた。
1
コンベアにランダム投入
作業者1名がコンベアに筋交いを乗せるだけ。種類を揃える必要なし。
2
AIカメラによる品種自動判別
17種類のワークをカメラが自動で識別。センサとAIの組み合わせで精度を確保。
3
ロボットが品種ごとに仕分け
判別結果に基づき、ロボットが品種ごとのエリアに自動で仕分ける。
4
数量自動カウント・システム連携
仕分けと同時に数量をカウントし、在庫管理システムに自動連携。
技術選定の背景
不採用にした方式とその理由
画像処理のみによる判別を先に検討したが、不採用とした
当初はカメラ画像だけで17種類を判別する方式を検討した。しかし返却品は傷・汚れ・変形が混在しており、画像だけでは誤判別率が許容できないレベルだった。センサで物理的な形状データを取得し、AIカメラと組み合わせる方式に変更することで精度を確保した。
導入後の変化
📷 導入後の装置稼働写真
After / ロボットが動いている状態
📸 要撮影
作業者1名で回るラインになった
以前は複数名が必要だった仕分け・カウント工程が、コンベアへの投入担当1名で完結するようになった。重い筋交いを持ち運ぶ作業がなくなり、身体的負担も大幅に軽減されている。
数量カウントの自動連携により、検収作業の精度も向上。ヒューマンエラーによる数え間違いがゼロになった。
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