FAプロダクツ
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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