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レイミーのAI害虫同定計数システム

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製品説明・スペック紹介

アグリマート、日本農薬、NTTデータCCSが共同開発した「レイミーのAI害虫同定計数システム」は、工場や施設内での害虫の捕獲状況をAIで把握・管理できるクラウド型のシステムです。

このシステムでは、工場や店舗などに設置された捕虫器(ライトトラップ)で捕獲された飛翔昆虫を、AIが写真から種類と数を判定します。捕虫器に取り付けた捕虫紙を撮影し、その画像をクラウドにアップロードすることで、AIが画像診断を行い、昆虫の種類と数を自動で分析します。

診断結果はクラウド上に保存され、必要に応じてレポートとして出力することも可能です。これにより、害虫の発生状況を効率的に管理でき、衛生管理の精度向上に貢献します

取り扱い企業

企業名
株式会社アグリマート同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒104-0031 東京都中央区京橋3-12-2
電話
03-5159-1711
Webサイト
サービス提供エリア
北海道・東北
北海道、青森県、岩手県、宮城県、秋田県、山形県、福島県
関東
東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県、茨城県、群馬県、栃木県
東海
愛知県、静岡県、岐阜県、三重県
北陸・甲信越
山梨県、新潟県、富山県、石川県、福井県、長野県
関西
大阪府、京都府、兵庫県、滋賀県、奈良県、和歌山県
中国・四国
鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県、徳島県、香川県、愛媛県、高知県
九州・沖縄
福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県、沖縄県

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Festo AX Motion Insight Pneumatic

AIによる空圧システムの状態監視を実現する統合モニタリングアプリ **MIP(Motion Insights Pneumatic)**は、Festoが提供するAIベースの空圧システム監視ツールです。すべてのメーカーの空圧コンポーネントに対応し、状態監視や保全計画の効率化を支援します。クラウド上でのデータ収集と分析を通じて、予知保全を簡単かつ低コストで導入可能です。 主な特長 効率的な状態監視 - 空圧駆動チェーンのリアルタイム監視を実現。 - PLC経由で連携し、移動時間を削減して、必要な情報にいつでもどこでもアクセス可能。 摩耗・異常の早期検知 - AIアルゴリズムによる異常検知で、メンテナンス計画を最適化。 - システム全体の状態を把握し、ダウンタイムを最小化。 直感的な操作性 - シンプルな操作画面で、専門的なデータサイエンスの知識が不要。 - REST APIにより、他システムとの連携も簡易に実現。 チームでの連携を強化 MIPは、保全担当者や生産管理者、オペレーターが情報をリアルタイムに共有しながら、効率的な保全業務を行える環境を提供します。クラウド上で情報を一元管理し、チーム全体の作業を円滑にサポートします。 利用者別の便利な機能 生産管理者向け - オフィスから空圧システムの状態をリアルタイムで監視。 - 保全スケジュールの最適化や異常発生時の迅速な対応を支援。 - 他システムとの連携によるデータの自動共有が可能。 保全技術者向け - PCやタブレットを使用して状態情報の確認と対応。 - 異常検知ログの参照と、データ分析による迅速なトラブルシューティング。 - 過去の故障パターンを活用し、類似の問題を効率的に解決。 MIPの導入メリット - 機械の稼働率向上と修理コストの削減。 - 予知保全を通じてダウンタイムを低減。 - シンプルな導入プロセスで、短期間でのデジタル化が可能。

解決できる課題

  • 人手不足解決
  • 歩留まり改善
  • IoT、DXの活用
  • 生産効率改善
  • 見える化

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植物の収量予測

事例概要 大手農業法人では、需要と供給のギャップからくる収益の不安定性に悩まされていました。 そこで、独自のAIを監視カメラに搭載し、対象物の色味を識別することによって、最適な収穫時期を割り出すシステムを導入しました。 今まで熟練の目に頼っていた収穫作業が、カメラ+AIによって平準化・効率化されたことで、収穫量が増加して需要に対応できるようになりました。 結果、収益性が改善されました。   お客様の課題・お悩み 今回のケースのように、需要と供給のギャップに悩まされている企業は少なくありません。また、他にも以下のような課題・お悩みを抱えています。 年間の収穫量は一定だが、価格が上下変動するため、収益性が安定しない 既設の農業ICTによるデータはあるが、データをうまく活用できていない 価格の変動データを取り込みたい 収穫作業の平準化を図りたい 収穫作業を行う人員配置の最適化を図りたい   今回導入したシステム 独自のAIを搭載した監視カメラを使い、以下の情報をもとに収穫時期を予測しました。 対象物の色味 過去の収穫量、出荷量のデータ 気象データ(気象庁から引用) これにより、収益の改善にくわえて、収穫作業の平準化・効率化が実現されました。   今後の展望 現在は、収穫時期の予測のみですが、今後価格の変動データも取り込むことによって、AIが最適な販売時期を算出します。 本システムと協働ロボットを組み合わせることにより、収穫作業の自動化・平準化を実現し、収益の向上だけでなく人件費削減を図ります。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • コスト削減
  • 生産効率改善
  • データ一元管理

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