IoT・生産管理・効率化システムAI活用・クラウドサービス

ArU-code x kintone連携サービス WOM-02

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得意な分野・カテゴリー

物流ライン

製品説明・スペック紹介

サイボウズ株式会社が提供するクラウド業務アプリ構築サービス「kintone」と新しい2次元コード「ArU-code」を連携できるサービスです。

■低コストでスピーディな現場業務のシステム化を実現
業務に必要な機能(メニュー)を選択していただくサービス提供方法です。

■サービスメニュー一覧
・モノ探し
・紐づけ
・入荷管理 (リリース予定)
・出荷管理(リリース予定)
・在庫管理(リリース予定)
・棚卸 (リリース予定)
・・・など

■モノ探しメニュー:探索作業の効率化
kintoneに登録されたアイテムから探したいアイテムを選択すると、アプリ(iOS端末)が対象アイテムを瞬時に特定することができます。kintoneからアルコード付きラベルや指示書の発行・印刷が可能で、探索にかかっていた手間と時間を大幅に削減することができます。

取り扱い企業

企業名
ワム・システム・デザイン株式会社同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒530-0001 大阪府大阪市北区梅田3丁目2-2JPタワー大阪14階
電話
06-6454-5561
FAX
06-6454-5521
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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カミナシ 設備保全

【機能】 「カミナシ 設備保全」は設備停止のリスクの最小化を実現します。 ◆設備情報を一箇所に集約 情報を一元化することで、故障診断やデータ分析に活用できます。 ◆現場で履歴を確認&カンタン記録 直近の保全履歴を確認しながら対応でき、モバイルから手軽に記録が可能です。 ◆現場からの不具合報告 現場で起きている異変や対応内容を吸い上げ、工場全体で設備を見守る体制へ。 【サポート体制】 ◆豊富なコンテンツ ヘルプサイトや各種マニュアル、必要な操作や機能について説明した動画を多数ご用意しております。ウェブ上からいつでもご覧いただけます。 ◆充実のサポートプログラム 15,000現場での推進ノウハウを用いたサポートプログラムにより、導入後は専任担当が現場定着までしっかりとサポートいたします。 ◆チャットサポート システム上から直接チャットでお問い合わせいただけます。 専属チームがスピーディーに回答しますので、小さな疑問でもお問い合わせください。 【導入までの流れ】 ◆導入相談 ◆まずはメールフォームから導入相談をお問い合わせください。            ↓ ◆ヒアリング・ご提案 数千の現場を担当してきた専任の担当者がお客様のご要望をお聞きし、活用方法についてご提案をいたします。            ↓ ◆お見積もり・ご契約 ヒアリング内容をもとに最適なプランのお見積もりを作成いたします。同意いただけましたらご契約となります。            ↓  ◆ご利用開始 実際にカミナシを利用した業務の運用を開始します。運用が定着するまで責任を持ってサポートさせていただきます。

解決できる課題

  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • コミュニケーション強化
  • SDGS対策
  • コスト削減
  • 自動化

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

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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