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Nアシスト付き台車
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その１トンが押すだけで運べる！ １トンまで積載して運べる台車です。 驚愕のアシスト力で搬送の負担が80%Down！ とっても軽くスムーズなスタートで始動時の負担を軽減できます。 車椅子由来の安全基準で手を離すと減速し安全です。
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AI外観検査システム Focus スマートアイ
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AI画像処理をベースにした、検品・検査システムです。 お客様の製造ラインに合わせて、制御・搬送・排出などのハードウェアもあわせて提供します。 当社はこれまで、大手検査機メーカーでも実現が難しかった高難度検査の自動化に成功してきました。 その検査機がサブスクリプションで、お試し感覚で導入できるようになりました。 ◆導入の流れ 1.ヒアリング・対象確認 製造ラインや検査対象の概要を確認し、標準機能で対応可能かを判断します。 欠陥パターンや製品仕様を整理し、導入条件を明確化します。 2.システム設定調整 標準AIモデルやカメラ・照明設定を適用し、簡単な条件調整を行います。 必要に応じて検査精度を確認するテスト運用を実施します。 3.本稼働準備 ラインへの設置や接続を行い、操作教育やマニュアル提供を実施します。 テスト結果を踏まえ、 稼働前の最終調整を行います。 4.本稼働・サポート 実際のラインで稼働開始し、 問い合わせ対応や定期アップデートで運用をサポートします。 精度や生産状況に応じた改善提案も行います。 ◆導入事例 概要 目視による外観検査では、作業者によって検査精度にばらつきがあり、具材の抜けや漏れを見逃すリスクがありました。 AI外観検査システムの導入により、不良の見落としを削減し、出荷時の画像記録を自動保存。 結果として、品質管理体制の強化と顧客クレームリスクの大幅低減を実現しました。 導入前の課題（Before） 外観検査をすべて人の目視に依存しており、作業者によって精度に差があった 具材の抜け・異物混入・漏れに気づかず出荷してしまうケースが発生 クレーム対応や再発防止策に多くの工数がかかっていた 検査記録を残す仕組みがなく、トレーサビリティが確保できていなかった 導入後の効果（After） AI画像判定により、見落としによる不良を大幅に削減 出荷時の製品画像を自動で保存・管理できるようになり、追跡確認が容易に 検査履歴をもとに、不良傾向の分析や改善活動が可能に クレーム対応の迅速化と、品質監査対応の強化を実現 お客様の声 「AIによる検査導入後は、出荷後の不良報告がほとんどなくなりました。 画像が自動で残るので、後から確認できる安心感があります。 クレーム対応の時間が減り、品質部門の負担も軽くなりました。」
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Focus SKY(AI生産管理システム)
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AI・IoTを活用して、“現場に合う”生産管理システムを。 工程計画／進捗／在庫・原価／トレーサビリティなど、 製造プロセス全体を見える化・自動化します。 当社は、従来のパッケージでは難しかった多品種・少量ラインにも柔軟に対応してきました。 まずは貴社の課題を整理し、課題に沿った要件設計で効率化を実現します。 初期費用 導入時には、システムの設計・設定、マスタ登録、既存環境との調整などにかかる初期費用が発生します。 業種や運用形態に合わせたカスタマイズにも対応しており、スムーズな立ち上げをサポートします 月額費用 月額費用には、クラウド利用料、アップデート提供、運用サポート、問い合わせ対応などが含まれます。稼働後の保守体制も整えており、 運用規模や機能に応じた料金プランをご用意しています。
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Focus 設備メンテナンス
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当社は、工場設備のメンテナンスサービスも行っています。 設備の稼働状況や使用環境に応じて、定期点検・保守・トラブル対応などを最適にご提案し、安定した生産ライン運用をサポートします。 これまで、急な故障や複雑な保守作業が原因で生産に支障が出るケースもありましたが、当社のメンテナンスサービスにより、 事前予防から迅速対応まで一括で対応可能です。 1.ヒアリング・ニーズ確認 生産ラインの状況や必要な設備、使用頻度、既存設備の状態を確認します。購入・レンタルの希望やメンテナンス頻度も整理し、最適な導入方針を決定します。 2.設備選定・プラン提案 用途や生産規模に応じて、最適な工作機械や工具を選定します。必要に応じて導入後の保守・メンテナンスも合わせて提案します。 3.設置・メンテナンス準備 設備の搬入・設置、初期調整を行い、操作方法や安全手順の教育を実施します。定期点検・保守作業のスケジュールも設定し、運用開始前に準備を整えます 4.本稼働・保守サポート 実際の生産ラインで稼働開始後も、メンテナンスや故障対応、追加調整を行います。安心して安定運用できる体制を提供します。
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Mi・Fi熟成庫
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eマイナスイオンと遠赤外線を利用した熟成庫。 40日分の熟成効果を7日間で達成、カビを使用しない 弊社独自の熟成方法で衛生的かつ長期の熟成が可能。カビを使用しない為トリミング部分も可食部となり 廃棄ロスの削減にも効果あり。
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Mi・Fi熟成庫
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eマイナスイオンと遠赤外線を利用した熟成庫。 40日分の熟成効果を7日間で達成、カビを使用しない 弊社独自の熟成方法で衛生的かつ長期の熟成が可能。カビを使用しない為トリミング部分も可食部となり 廃棄ロスの削減にも効果あり。
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ファインバブルシステム
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ファインバブル洗浄ソリューション/CIP洗浄時間最大30％短縮（既存設備後付対応）
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アスベストコアサンプラー
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2022年4月から義務化された建材のアスベスト（石綿）事前調査。解体・改修工事におけるアスベストの飛散防止は、作業者の健康と周辺環境を守るために極めて重要です。しかし、従来のハンマーやタガネによる試料採取方法には、粉じんの飛散リスクや作業時間、分析の煩雑さといった課題がありました。 そんなアスベスト調査の課題を解決するのが、「アスベストコアサンプラー〈ACS〉」です。 この革新的なツールは、アスベストの試料採取を「安全・迅速・正確」に行い、調査全体の効率を飛躍的に向上させます。
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アスベスト負圧除塵機
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品名 処理風量（立方メートル/分） 重量（Kg） FA2000EC 56、28 63.5 NOVAIR2000 56、28 45 PAS600 16.9 20.9 MDFU-30Z-2 30 85
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エアシャワー
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品番 風量（立方メートル/分） 重量（Kg） SS-AS-2 9 105 MWAS-750U 9 90
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エアレスプレーヤー
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品番 最大吐出量（リットル/分） 重量（Kg） SP-60L 5.9 35
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ガードワークス
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引張り強さ（N） JIS L 1096 （ラベルドストリップ法） 引裂強さ（N） JIS L 1096 （トラベゾイド法） 破裂強さ（kPa） JIS L 1018 （ラベルドストリップ法） たて111、よこ108 たて69.3、よこ49.3 204
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除去用処理剤
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品名 内容量（kg） 主成分 アステクターCW（改修用） 18 アクリル系樹脂 アステクターS（改修用） 18 ポリビニルアルコール アステクターFP（解体用） 18 アクリルスチレン共重合体 アステクターR（解体用） 18 水溶性分子（ポバール） プロテクターシーラント 18 アクリル系の合成樹脂エマルジョン
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バキュームクリーナー
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品番 サイズ L×W×H（cm） 消費電力（W） GM80C/HEPA/ULPA 39×30×53 850 GM80P/HEPA/ULPA 39×30×53 850 CFM118 51×50×95 1000 CFM127 67×58×105 2000 VT60CR 61×55×96 1000 IVT1000CR STD/H 30×30×63 1100
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搭乗機 清掃機
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搭乗式動力清掃機 蔵王産業 アルマジロ AM9D 軽油
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可搬式集塵機
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型式 電圧 質量（kg） 荏原製作所 EJD1 100V 48 荏原製作所 EJD3H 200V 135
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高圧洗浄機 エンジン式静音タイプ
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型式 吐出圧力 質量（kg） SE-3005STE-1 4.9MPa 98 SE-2107ST-1 6.9MPa 88 SE-2107STE-1 6.9MPa 98
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高圧洗浄機
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型式 電圧 吐出圧力 鶴見製作所 HPJ-8 100V 2.9MPa シブヤマシナリー MUC1000 200V 最大13.72MPa
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ほこり防止用大型散水機
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名称 型式 水槽 一体型花子（発電機一体型） JD2000 2,400L JD一体型（発電機一体型） JD5000 4,000L 一体型一太郎（発電機一体型） JD6000 6,000L 単体型 JD5000 5,000L 大型散水機 JS11000 別置型 一体型（超高圧） JD4000Z 3,500L ミニジェットシャワー JS500 600L ダンプシャワー JS500 600L
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スーパーフォグジェッター
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型式 品番 噴霧量 SFJ-1003 SFJ-1003 0.17～0.24L/min
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スーパーフォグシステム
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型式 水量(L/min) 電源(V) SFS-104-1 4 単相 100 SFS-204-1 SFS-208-1 8 三相 200
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Mi・Fi熟成庫
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eマイナスイオンと遠赤外線を利用した熟成庫。 40日分の熟成効果を7日間で達成、カビを使用しない 弊社独自の熟成方法で衛生的かつ長期の熟成が可能。カビを使用しない為トリミング部分も可食部となり 廃棄ロスの削減にも効果あり。
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Mi・Fi解凍庫
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eマイナスイオンと遠赤外線を利用した解凍庫。冷凍食材の衛生と品質保持を重視。菌が繁殖しない庫内はHACCP対応。細胞破壊を防ぎ解凍ムラやドリップを抑えて美味しく解凍。
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AI画像認識システム（食品工場向け 自動化ソリューション）
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食品工場における「不定形物の認識ができない」という自動化の壁を解決する、京セラのAI画像認識システムです。 従来のルールベース画像処理では対応が難しかった、個体差の大きい食材やバラ積み状態のワークに対しても、AIによる概念認識により高精度な識別が可能です。 本システムは、3Dビジョン・AIコントローラ・カスタムAIモデル・クラウドを組み合わせたパッケージとして提供され、食品工場における省人化・自動化を実現します。 ■主な特徴 不定形物・個体差のある製品を高精度に認識 AI学習ノウハウ・データ準備が不要 バラ積み状態でもロボットが把持可能な位置を認識 クラウド連携により精度改善・保守を継続的に実施 短期間（最短3ヶ月）で導入可能 京セラロボティクスのHPは下記リンクです。 https://www.kyocera.co.jp/prdct/robotics/ WEBセミナーの動画も下記リンクからフル動画を閲覧可能です。 https://food-town.jp/customer/seminar/detail/123 下記動画はショート動画でございます。
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Camel
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Camel（キャメル）は、フランスパン・食パン・菓子パン・クッキーまで幅広く対応する欧風ベーカリーオーブンです。コトブキベーキングマシンの代表ブランドとして、焼成品質と安定性に優れています。 独自のヒーター配線により庫内の温度ムラを抑え、均一な焼き上がりを実現。さらにGWタンクによる安定したスチーム供給により、外はパリッと中はしっとりとした理想的な食感を再現します。 また、50種類×4工程のメニュー登録機能を搭載しており、多品種生産にも柔軟に対応可能です。
