IoT・データ可視化(スマートファクトリーエンジニアサービス) パーソルクロステクノロジー

自動車メーカー
目的: 新規設備の導入支援や既存設備の効率化を図りたい
具体例: 新規設備導入の支援、既存設備のデジタル化やAIの導入。

エレクトロニクスメーカー
目的: 生産システムの可視化やデータ収集、分析を強化したい
具体例: Pythonによる見積システム構築、GUI開発、Excelの自動化。

自動車部品メーカー
目的: 製品品質検査の自動化やラインのデータ収集・可視化を行いたい
具体例: PLCからのデータ収集、BIツールによる可視化。

新規設備の導入支援
目的: 自動車メーカーが新しい製造設備を導入する際に、効率的な運用を支援。
具体例: 自動車メーカーが新設備の導入とその運用支援を必要とする場合、設備のデジタル化やAI導入による効率化をサポート。

既存設備の効率化
目的: 既存の製造設備の効率を向上させるためのデータ収集と分析。
具体例: 既存設備のデータ収集、分析を通じて運用の最適化を図りたい場合。

生産システムの可視化
目的: エレクトロニクスメーカーが生産システムの可視化を通じて運用効率を向上させたい場合。
具体例: 生産システムのデータ収集と可視化を行い、運用の改善点を明確にする。

品質検査の自動化
目的: 自動車部品メーカーが品質検査工程を自動化し、検査精度と効率を向上させたい場合。
具体例: 検査の画像処理システムの導入による自動化、人的ミスの削減と品質の統一化。

ラインのデータ収集・可視化
目的: 製造ラインのデータを収集し、リアルタイムでの可視化を行うことで、運用の最適化を図りたい場合。
具体例: PLCからのデータ収集、BIツールによるデータのリアルタイム可視化。

製品品質検査システムの導入
目的: 製品品質検査システムを導入して、品質管理の精度を向上させたい場合。
具体例: 試験用車両の遅延削減、試験品質の統一化、試験情報の集中管理。

現場を知っているエンジニアによる支援
目的: 現場の知識と経験を持つ生産技術エンジニアが支援することで、実際の製造現場に即した改善が可能です。
具体例: 製造現場の生産性向上を請負い、具体的な改善提案を行います。

データ抽出支援
目的: 各種センサーの知識を有するエンジニアが、抽出方法の検討から注意点、導入までサポートします。
具体例: センサーの選定からデータ抽出の具体的な手法まで、専門的な知識を提供します。

データ分析支援
目的: データサイエンスの資格を有するエンジニアが、PythonやBIツールを使用してデータの加工、分析を行います。
具体例: データの統計分析を通じて、課題点や特異点の抽出を支援します。

IoTセンサリングシステム導入支援
目的: OPCサーバーやセンサデータの活用、PythonやC#でのデータ収集ロジックのコーディングが可能です。
具体例: IoTシステムの導入により、製造現場のデータ収集と監視をリアルタイムで行います。

画像処理検査システム導入支援
目的: 検査工程の自動化、人的ミスの削減および品質の統一化を図ります。
具体例: 画像処理システムを導入し、製品の外観検査を自動化することで品質管理を強化します。

製品品質検査システム導入支援
目的: 作業遅延に起因する試験用車両の遅延を削減し、試験品質の統一を実現します。
具体例: 試験情報を集中管理し、セキュアなデータ防止と統計システムの導入を支援します。