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ArU-code(アルコード) WOM-01

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得意な分野・カテゴリー

物流ライン

担当者からのおすすめポイント!

・QRコードやバーコードでは読み取りに手間がかかる現場におすすめ
・複数の対象物を一括で認識できるため、棚卸、所在管理、作業確認などに活用しやすい技術
・スマホやタブレットを使った運用ができ、現場DXの第一歩として導入しやすい点が魅力

本展示会の入場管理にも使われています!
現場業務のDX化に最適なコードです!

製品説明・スペック紹介

ArU-code(アルコード)とは当社が開発したカメラで認識する二次元コードです、長距離から複数コードをまとめて認識することができ、コード認識の素早さと高い認識精度、優れた動体認識をもつことが特徴です。
モノの管理(入出荷検品・棚卸・仕分け作業など)やヒトの管理(入退場管理・作業実績管理など)の効率化に最適なコードです。

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

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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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教育動画配信サービス 「おしえて!さらちゃん」 GRASP

衛生教育にお困りではありませんか? そのお悩みサラヤが解決します! 教育をみんなにもっと身近に。そんな想いでうまれたサービスです。 新人からベテランまで、国籍問わず誰でも繰り返し学べるので安心です。 FOOD TOWN TVでも紹介させて頂きました。 実際の活用例や特徴を動画でご覧いただけますので、ぜひチェックしてみてください。 https://food-town.jp/customer/seminar/detail/48 ・「短時間で効率よく」  視聴時間を確保しやすい2~3分の動画。  何度でも繰り返し視聴可能。 ・「やってみようの意識付け」  インストラクターさらちゃんが実験やクイズで「なぜ?」を楽しく伝えます。 ・「好きな動画を自由に選べる」  契約プランに応じて動画を選べ、動画が多くて無駄に高い・・・を解消。 ・「共通アカウントで管理がラク」  人の入れ替わりによる個人IDの管理が不要!  ・アカウントは共通でも視聴記録やテスト受講履歴は個人毎に記録可能。 ・「シンプル画面で簡単操作」  アルバイトやパートの方でも簡単に操作できます。 ・新人から責任者まで国籍問わず。  理解しやすい視覚教材(図解・効果音などを活用し、映像で伝わる工夫)  ふりがな付き、字幕で多言語対応で外国人労働者も安心 ・教える人による差、負担を軽減  効率よく、正しく伝わる  忙しくても「さらちゃんの動画見て」で放置せず、学べて安心、続けようと思える職場

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • コミュニケーション強化
  • HACCP対策
  • SDGS対策

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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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  • AI活用・クラウドサービス

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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