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ArU-code(アルコード) WOM-01

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物流ライン

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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  • IoT・生産管理・効率化システム
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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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クラウド型 温度管理システム 「キッチンリンク クラウド」

無線LANを通じて「クラウド型温度・衛生管理システム」を構築し、冷蔵庫・冷凍庫の温度を自動記録し、IoTを活用して一元管理します。 ■冷機器の温度や稼働情報を自動記録し、一元管理するシステムです。 デジタル化による管理の簡略化で省手間、省人化を実現します。 ◯冷機器から※1 情報を送信 温度管理システム対応の冷機器では、庫内に子機を設置することなく、データの収集が可能になります。 ※1 対応冷機器のみ ◯クラウドに収集 冷機器庫内の温度の状況などの情報は、クラウドに収集されます。パソコンはもちろんのことモバイル端末から、いつでもどこでもデータにスムーズにアクセス。現場のみならず、遠隔のスタッフも状態が把握できます。 ◯帳票作成、管理の簡略化 HACCPに沿った衛生管理を容易に実現します。温度などの情報を自動記録し、収集されたデータから日報・月報を自動作成します。作業の効率化で省人化・働き方改革の一助を担います。 ◯機器の異常を通知 冷機器庫内の温度などに異常が発生した場合、設定によりエラー情報がメールで通知され、万が一のトラブルに素早く対応することができます。 ◯簡単設置 システム導入時には大きな工事が必要なく、簡単です。サービスは機器一台当たり約40円/日(税別)でご利用いただけます。※2 ※2 算出条件 : 親機1台 コンバータ3台 温度管理システム対応製品10台 ◯型式・メーカーに関わらず利用可能 温度管理システム対応ではない冷機器でも、庫内に子機を設置するだけで通信が可能です。子機は型式やメーカー(他社製)に関わらず設置が簡単に行えます。機器同士は特小無線を使用しているため、安定したデータ取得が望めます。 ◯室内の温湿度を管理 キッチンリンク・クラウドは、冷機器だけではなく、室内の温度・湿度の情報も収集することができます。厨房や施設内の温度管理が容易に行えます。 ※ 本サービスの契約期間は3年です。(ご利用は月々の契約となります。) ※ 温度管理システム対応の冷機器の通信にはコンバータが必要です。 ※ コンバータと親機が離れている場合、コンバータを中継機として増設する必要があります。 ※ 冷機器を複数台接続時には通信ハブを使用してコンバータに接続します。 ※ 冷機器の庫内に子機を設置する際は、庫内温度の設定を-20℃までにして下さい。

解決できる課題

  • 人手不足解決
  • HACCP対策
  • 自動化
  • IoT、DXの活用
  • 生産効率改善
  • ペーパーレス

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