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植物の収量予測

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得意な分野・カテゴリー

農産物

製品説明・スペック紹介

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。

取り扱い企業

企業名
ミカサ商事株式会社同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒541-0041 大阪府大阪市中央区北浜3-5-29日本生命淀屋橋ビル 19階
電話
06-6201-6847
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

製品詳細確認・カタログ無料ダウンロード可能

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サーキュラープラットフォーム(サーキュラーレポート))

当社では、顧客となる排出事業者に対して、廃棄物の排出量・リサイクル率や、コンプライアンス面などの現状診断・課題特定を行い、業務DXソリューションや、 可視化/改善ソリューションを一気通貫で提供するライフサイクル型のビジネスモデルを強化する方針です。従来より、独自の無料診断や、 可視化/改善ソリューションは提供しておりますが、今回の『サーキュラープラットフォーム』の導入により、デジタル実装の加速化と、提供価値の高度化を目指します 従来より、廃棄物処理業界では、コンプライアンスの強化、トレーサビリティ管理の徹底が求められている中で、紙ベースでの業務が大半を占めております。 結果として業務負荷の増大、人為的なミス、管理コストの増大が課題となっております。 上記背景を踏まえて、排出事業者がコアとなる本業に注力する時間を捻出すべく、業務DXサービスを開発しました。 【特徴】 『サーキュラープラットフォーム』の第一弾サービスでは、以下機能を提供します。 契約書/許可証/請求書のクラウド管理: クラウド上で必要な書類をリアルタイムで確認可能。ISO などの監査にタイムリーに対応できる体制を構築。 マニフェストの電子管理: 紙ベースの内容をオンラインで管理。またCSV出力も可能なため、必要な分析粒度にカスタマイズ可能。

解決できる課題

  • 品質向上
  • コスト削減
  • 生産効率改善

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  • IoT・生産管理・効率化システム
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MateriaLink

感性とAIの融合でHAPPINESSを実感できる社会に 2018年5月25日、京王電鉄株式会社と国立大学法人電気通信大学坂本真樹教授との共同出資に より設立された「感性AI株式会社」は電気通信大学発ベンチャーに認定された、坂本研究室の 知財を商用利用できる企業です。感性AIは、人の感性を理解し、表現をサポートしてくれるAI を創ることで、感性活用のプラットフォーマーになることを目指します。 人は五感で感じたことを伝え合うときに、直感的であいまいな表現を使用しています。 このようなテキスト・オノマトペ、画像やモノの印象を精緻に取得することができれば、 消費者のニーズに的確に応える商品やサービスを開発し提供することが可能になります。 国立大学法人電気通信大学坂本真樹研究室の⾧年の研究に裏付けされた、 高い精度と信頼性のあるAIを用いて感性を定量化し可視化することで、 人々の共通理解の促進や感性的な表現の比較が可能になります。 ソリューション 国立大学法人電気通信大学で⾧年培った、言葉と五感・感性 との関係性に着目した応用範囲の広い特許・知財、心理デー タ、ノウハウを駆使して、企業や団体のさまざまな課題解決 を支援するソリューションを提供します。 1.素材の質感の感性価値定量化 # 素材メーカー # 質感の見える化 素材の触覚的質感を、オノマトペで回答してもらう感性実験を実施。 # ポジショニングマップ オノマトペ感性定量化技術をもとに感性を定量化し、ポジショニングマップで可視化します 2.素材DB化 管理・分析 # 素材メーカー # 感性データ活用 # 感性の比較、素材選択 自社の素材ごとの画像データ、定量化された感性情報(触覚・視覚)、粗さなどの物性情報等、あらゆ る情報をデジタル上でデータベース化することで、データ活用や分析がしやすくなります。 3.デザインサポート #プロダクト #イメージの共有 #ムードボード作成 入力された曖昧なコンセプトやデザインなどのワード・テキスト・画像をAIが分析し、さまざ まな表現に落とし込むことで、発想を広げイメージ共有をスムーズにします。求める感性価値 を表現する素材の選択につながります。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • コミュニケーション強化
  • 品質向上
  • IoT、DXの活用
  • データ一元管理

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  • IoT・生産管理・効率化システム
  • AI活用・クラウドサービス

食品開発者のための専門メディア「シェアシマinfo」

☆シェアシマinfoとは 食品原料Webサービスシェアシマが発信する「食品開発者のための専門メディア」です。トレンド、業界情報や製品・サービス紹介などの新商品開発に役立つ情報をお届けします。食品原料を検索するシェアシマと合わせてご利用ください。 ☆発信する情報について ①シェアシマレポート 「食」に関するトレンドを中心に開発・マーケティングに関する記事を定期的に発信しています。 ②製品・サービス紹介 新商品、新サービスを中心に関連企業様が皆様のお役に立てる情報を発信しています。 ③食品安全・衛生・行政情報 食品の品質管理などに役立つ最新の情報を発信しています。 ④イベント・セミナー情報 食品業界のイベントやセミナーの情報を発信しています。 ☆製品、サービス紹介、広告について 食品メーカー(工場)に紹介したい商品・サービスをお持ちの方、シェアシマinfoで発信してみませんか? お問合せはシェアシマ事務局まで

解決できる課題

  • コミュニケーション強化
  • SDGS対策
  • コスト削減
  • IoT、DXの活用
  • ペーパーレス
  • データ一元管理

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Airlake Forecasting

「Airlake Forecasting」は、DATAFLUCTがこれまでのデータ分析事業で培った高度な予測モデル構築の知見を、誰でも簡単に利用できるようにしたサービスです。 「Airlake Forecasting」画面イメージ 1.専門知識不要・3ステップで簡単予測 モデル構築:予測したい項目(売上・来客数など)の条件を入力し、お手持ちの関連データをCSV形式でアップロードするだけ。AIが自動で最適な予測モデルを構築します。 モデル評価:構築されたモデルの予測精度や、予測に影響を与えた要因などを分かりやすいレポートで直感的に確認できます。 予測実行:利用するモデルを選択し、予測に必要なデータをCSV形式でアップロードするだけで、AIによる高精度な予測結果を迅速に得られます。 2.高精度なAI予測モデルを手軽に利用可能 データの欠損や異常値の除去、最適な学習期間設定といった、専門知識が必要なデータ前処理工程をAIが自動で実行します。 これにより、社内にデータサイエンティストがいない企業でも、質の高いAI予測をすぐに始めることができます。 また、導入後にさらに高度な予測モデルを構築したい場合や、予測結果を別の業務に連携する(発注最適化・シフト最適化など)などのニーズが発生した場合には、プランの切り替えで柔軟に対応可能です。 3.月額5万円からの低価格でスモールスタート 「Lite」プランでは月額5万円(税別)からという、導入しやすい価格設定を実現しました。 企業の成長やニーズの変化に応じて、より高度な予測モデルの構築や、予測結果を基幹システムと連携させる(例:自動発注、配送最適化など)といったカスタマイズが可能な上位プランへのアップグレードも柔軟に対応可能です。 4.幅広い予測ニーズに対応 「適正在庫の予測」「来客数の予測」「生産計画の作成」「売上予測」など、多様なビジネスシーンでの予測業務に活用できます。 <ユースケース> 適正在庫の予測:来月の売れ筋商品を予測し、適切な在庫量を確保。 品切れによる機会損失、過剰在庫によるコスト増を削減。 来客数の予測:時間帯や曜日ごとの来店数を予測。 人員配置の最適化、顧客満足度の向上に貢献。 生産計画の作成:原材料の需要を予測し、最適な生産量を計画。 リードタイムの短縮、在庫コストの削減に貢献。 売上予測:過去の売上実績や販促情報、外部データから将来の売上を予測。 原材料・シフト等のリソース最適化や事業計画の立案に活用

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • コスト削減
  • 自動化
  • IoT、DXの活用

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