SMITH概要センサーで障害物を自動で検知し、衝突を回避しながら目的物まで到達するアームロボット。高柳研究室在籍の研究者により開発されました。「リーマン計量」と呼ばれる微分幾何学の理論に基づき、空間内に存在する障害物を回避し、目的物へアプローチすることができるアルゴリズムです。アームから見た空間内の物体との距離、相対速度または相対加速度に応じて適切に場を計量することができるため、障害物が動いていても安全に回避しながら、目的物へ到達することが可能となります。目的物を分別し、自動ピックアップ3次元オブジェクト認識技術を搭載。工場において、ボルト、六角ナット、ワッシャーなど混在した様々な部品を種類毎に分別する作業がありますが、全てを手作業で実施しており、膨大な人件費がかかっていました。ピックアップ作業を行うアームロボットにより、膨大な数の部品を自動で行えるようになりました。動的な障害物を自動で回避するため、人間と協働しながら生産効率を向上させることが出来るようになりました。本プロダクトは事前学習なしで、高速(0.1秒)かつ高精度(99.9%)なピッキングを可能としており、あらゆる現場のピッキングタスクの省人化に大きく貢献します。事前の学習なしでピッキングが可能なため、事前学習が困難な物体のピッキングも可能です。扱う商品が頻繁に変わる現場での適応が可能となるほか、学習期間が不要なため技術理解がなくても短期間で導入可能です。従来、認識が難しいとされていた下記物体への対応が可能です。丸みを帯びた物体(カップ麺など)高速ピッキング最短0.1秒で把持位置を算出でき、高速なピッキングを実現します。それにより、ピッキング作業にかけられる時間が短くタクトタイムの厳しい現場でも導入可能です。ある生産ラインにおいて、ばら積みされた部品の山からそれらを種類ごとに分別するタスクがあり、ロボットによる自動化をしたいものの、事前にCADデータを得ることが難しい物体もあり、導入に難航していました。事前にCADデータなどによる学習が不要な弊社のアルゴリズムを搭載することで、学習なしでのピッキングタスク自動化を達成することができました。従来手法を用いず、磁気テープやQRコードが必要ない自律走行を搭載した、汎用性の高いAGVです。東大博士課程に在学中で、つくばチャレンジなどのロボットコンテストに数多出場して入賞したロボット開発者や、ロボットベンチャーでこれまでCTOとして100台以上のAGV開発・導入を行ってきたロボット開発者により開発されました。スマートメーターを積んだパレットの運搬作業には複数人が作業に従事しており、人件費と身体的な負荷を伴っていました。パレットの運搬作業をAGVで行うことで、運搬作業の自動化により省人化を達成しました。はじめとして、これまで数100社の現場を実際に見てこれまでに市場に存在しないソリューションを開発・提供してきたノウハウをもとに、工場・倉庫のスマート化に関するコンサルティングを行います。独自に定義する「クライアントへの提供価値」を徹底的に追及し、自社プロダクトだけにこだわらずソリューション提案から導入を行います。クライアントに利するソリューションを提供できない場合は、率直に伝えた上で別のソリューションを提供したり、プロジェクトの延期など最適なプランを提供いたします。具体的なプロダクトの導入だけではなく、長期的にスマート工場やスマート倉庫を目指していくうえで各社ごとに最適なプランの設計など戦略的な部分からご支援することが可能です。戦略部分から携わることができるため、単一プロダクトの導入にこだわることなく提案が可能です。自社のプロダクトだけでなく他社プロダクトを用いたスマート化も場合によって提案させていただき、あくまで工場・倉庫が全体最適の状態となることを目標としています。工場のスマート化に向けた課題は複数見つかっていて、既に何社かと協業してPoCはしたものの思うような結果が出ず、次に何を検証して導入すればいいのかが不明瞭でした。経営陣とのディスカッションによる全社の方向性の確認・反映だけでなく、何度も現場の作業者とディスカッションを通じて工場内の業務フロー全体を深く理解した上で最適なプランを提案し、無事にスマート化に向けた戦略が策定でき、進むべき道が明確になりました。個人情報の保護が大きな問題となる中で、映像データの中から個人の顔面や、車のナンバープレートなど、個人情報に関わる要素を自動で認識し、該当箇所をモザイクのように自動で消し込みます。特徴ローカル処理で個人情報を確実に保護クラウドではなくローカルネットワークで処理することができるため、個人情報を確実に保護することができます。高精度かつ高速な映像処理が可能アカデミックの最先端の技術を活用した独自のライブラリにより、情報量の多い高精度の映像に対しても高速で処理することができます。少量の学習データのみからモデルを構築し、異常データが頻繁には発生しないような現場における異常検知を可能とするシステムです。少量の正常データによる学習のみで異常検知が可能です。従来手法とは違い、汎用的な特徴量を用いることで異常データを学習せずに、かつ正常データも少量の学習で済みます。通常、システム構築には長期間かかることが普通でした。本アルゴリズムではデータ収集が少量の正常データのみで済むため、従来の手法と比べた際に格段にシステム構築期間を短縮することができます。異常データがごく稀にしか発生せず、従来手法では異常検知モデルを構築することが難しかった。稀にしか発生しないが1回の異常発生ごとに生じる損益が大きく、解決が期待されていました。少量の正常データのみを学習することで異常検知モデルを構築することに成功しました。機械学習を用いた高精度な売上予測アルゴリズムにより、在庫過剰による廃棄ロスや在庫不足による売り上げ低下を防ぎます。小売業などが抱える大きな問題として「在庫リスク」があります。商品を多く発注してしまい、余剰在庫になれば値下げ販売をしなくてはいけない場合もあります。在庫が少なすぎると商機を逃してしまう可能性もあります。売上予測にAIを用いることで、膨大なデータに基づいた適正な在庫量を実現可能です。従来は昨年実績や天気などの外的要因、イベント実施時期などの要因を考慮して簡単に予測していたが、数%の誤差が生じており、全体でみると大きな損失となってしまっていました。蓄積された膨大な過去データを学習してモデル化することにより、予測誤差を限りなく小さくし、損失を少なくすることに成功しました。公式HPへAIコンサルティング概要AI開発・運用をAI企業に発注するのではなく自社で実施できる体制づくりを行うことで、これまで数億円かかるとされていたプロジェクトを社内リソースで実現することができるようになり、コストの削減や社内のAIノウハウの蓄積が可能になります。最先端の技術・ノウハウを知る社員によるコンサルティング国内トップレベルのAIエンジニアや東大出身のデータサイエンティスト、国内トップレベルの研究機関との提携などを活かして、最先端のAI技術を自社の知見として活用できる体制作りに貢献致します。自社でAIを設計する技術力と経験はあるが、アカデミックなどにおける最先端の手法に精通しているものがおらず、精度向上などに課題を抱えていました。自社でAIを設計する技術力と経験はあるが、アカデミックなどにおける最先端の手法に精通しているものがおらず、精度向上などに課題を抱えていました。独自のロボット、高速昇降リフト、アームロボット、数理最適化アルゴリズムなどの最先端技術を活用することで、これまでにない自動倉庫を実現し、労働力不足が叫ばれる物流業界に革命を起こします。人以上のピッキングが可能です。最大20mまで建設可能な構想ラックと、ベルトコンベアを使用しないことによる大幅な面積効率の向上により、格納効率を最大化しています。Person方式を採用し、ステーションで集約・検品・梱包を完結することによってミスの防止と効率的な倉庫を両立します。おいてAGV同士が衝突しない経路を計算するだけでなく、最短で搬送可能なルートを計算して「経路長の最適化」も実現する次世代のAGV群制御システムです。これまで困難だった数台~1000台規模のAGVの経路長の最適化を実現しており、大規模工場の場内物流の効率が最大1.5倍となります。時空間(space-time)上での高度な探索手法を用いることで、従来の群制御技術と比べて大幅に経路長を削減し、効率が1.5倍に向上します。大幅なコストダウン圧倒的な搬送効率を実現することで、従来必要だったAGVの台数を大きく削減することができます。それにより、大規模なAGVの導入時の初期費用を抑え、より安全に多くの現場へのAGV導入が可能となります。ような予期しない遠回りが生じない」「直進・旋回・リフトアップ/ダウンといった実際のAGV運用時の事象をアルゴリズム側で考慮することが可能」により、計画時点からAGVの到着予定時刻がズレることなく把握することが可能となり、結果として現場のオペレーション全体の最適化を図ることができます。AGVなどを含む複数の自動化機器を導入してはいるが、それらを最適に制御した効率化はできていませんでした。PYUTHIAの導入により、100台規模のマテハン機器の処理性能が向上し、結果としてより少ない台数でより効率的にタスクを遂行することができるようになった。おいてAGV同士が衝突しない経路を計算するだけでなく、最短で搬送可能なルートを計算して「経路長の最適化」も実現する次世代のAGV群制御システムです。これまで困難だった数台~1000台規模のAGVの経路長の最適化を実現しており、大規模工場の場内物流の効率が最大1.5倍となります。従来のスケジューラーは、搬送計画の精度が低く、作業計画にバッファを設ける必要がありました。作業スケジュールをより正確に推定することで、作業遅延リスクを低減でき、バッファを織り込む際に生じていた手待ち時間を大幅に削減します。弊社の群制御アルゴリズムは、全AGVの各ポイントへの到着時刻を高い精度で推定します。この正確なAGV到着時刻を作業計画(ピッキング等)に組み込み、作業員とAGVを含めた全体最適なスケジュール計画をします。スケジュールをこれまで手作業でほとんど管理しており、属人的かつ非効率でした。AGVの搬送時間が正確に分からないためスケジュールにバッファを見積もる必要がありました。AGVの正確な発着時間を把握しつつ、搬送作業の全体スケジュールを作成することで効率的なタスク遂行を達成しました。1円で購入可能な日本円連動ステーブルコインです。YENによって、新しい決済手段やインフラを構築できるように取り組んで参ります。Foteison概要ブロックチェーン上で使用されているトークン(ポイントのようなもの)を、一部をオフチェーンにしてTwitter上で、流通させることができるサービスです。NFTコミュニティや多くの人が関わりあうプロジェクトで採用されています。見込める効果Twitterアカウントがあるユーザ全員へトークンを配布したりできるため、トークン経済圏へより多くの人を巻き込むことができるコミュニティの貢献者に対して報酬を払えるため、より強いコミュニティを形成できる公式TwitterへContactお問い合わせLINE公式アカウントはこちら以下の項目に必要事項をご記入の上、「送信する」ボタンをクリックしてください。SMITH株式会社.閉じる。