アットフィールズテクノロジー

製造現場のデータ活用や設備監視に課題を抱える企業の担当者を対象としています。特に、生産技術・製造管理・設備保全・品質保証・DX推進・情報システム部門の方に最適です。
以下のような課題をお持ちの方におすすめです。
・設備ごとにデータ形式が異なり、統合・活用できていない
・設備の異常をリアルタイムで把握できていない
・収集したデータを現場改善や品質向上に活かしきれていない
・データ取得のために設備改造や高コスト投資が必要で進められない
・現場と管理部門で情報共有が遅れている
・DXを進めたいが、どこから着手すべきか分からない
また、既存の生産管理システムやMESとの連携を前提としながら、現場データを強化したい企業や、トレーサビリティや品質保証の高度化を目指す企業にも適しています。多品種少量生産や高品質要求の現場、設備依存度の高い製造業全般で効果を発揮します。

本ソリューションは、製造現場における設備データ活用のあらゆる場面で活用可能です。
まず、リアルタイム稼働監視です。PLCやセンサから取得したデータを統合し、設備の稼働状況や状態変化をその場で把握。異常兆候の早期検知により、突発停止の削減や迅速な対応が可能になります。
次に、品質リスクの可視化です。温度・圧力・振動など複数のデータを組み合わせて監視することで、品質に影響を与える要因を早期に検出。工程内品質の安定化に貢献します。
また、異常時の自動対応にも活用できます。しきい値判定やステータス監視により、異常発生時に通知や設備停止などの制御を自動化し、人的対応の遅れを防止します。
さらに、トレーサビリティ強化にも有効です。製品情報と設備データを紐づけることで、「いつ・どの設備で・どんな状態で生産されたか」を記録し、品質問題の原因追跡を迅速化します。
加えて、現場と管理層の情報共有にも役立ちます。ダッシュボードによって現場状況を可視化し、遠隔からでもリアルタイムに状況把握が可能となり、意思決定スピードの向上につながります。

@Fields 設備データ収集の強みは、「現場に負荷をかけず、すぐに使えるデータ基盤を構築できる」点にあります。
① 多様なデータ対応力
アナログセンサ、PLC、設備ログ、画像データなど、形式の異なるデータを横断的に収集・統合。現場データの分断を解消します。
② 設備改造不要の導入
既存設備を活かしたまま導入可能。大規模な設備改修が不要で、低コストかつ短期間で運用開始できます。
③ エッジ処理による高速分析
複数センサの合成、しきい値判定、状態監視などの処理をエッジ側で実行。リアルタイムな判断・制御が可能です。
④ 異常検知・制御連携
異常発生時には通知だけでなく設備停止などの制御とも連携可能。安全性と品質維持を強化します。
⑤ 可視化ダッシュボード
収集したデータを統一フォーマットで整理し、直感的に把握できるダッシュボードで表示。現場と管理層の共通認識を構築します。
⑥ システム連携と拡張性
MESやERP、既存システムとの連携に対応し、トレーサビリティや分析基盤として拡張可能。
⑦ スモールスタート対応
最小構成から導入し、段階的に拡張できるため、リスクを抑えながらDXを推進できます。

製造現場のデータ活用やDX推進に課題を抱えている企業の方を主対象としています。特に、生産管理・製造技術・品質保証・設備保全・情報システム部門など、現場改善や業務効率化を担う担当者・責任者の方に最適です。
以下のような課題をお持ちの方におすすめです。
・生産現場の状況がリアルタイムに把握できていない
・設備データや品質データが分断されており活用できていない
・Excelや手作業での進捗管理に限界を感じている
・不良やトラブルの原因分析に時間がかかる
・スマートファクトリー化を進めたいが、どこから着手すべきか分からない
・大規模投資ではなく、スモールスタートで導入したい
また、既存の基幹システムや生産管理システムと連携しながら、現場レベルでのデータ活用を高度化したいと考えている企業にも適しています。製造業全般（組立・加工・装置・電子・食品・化学など）において、特に多品種少量生産や高品質要求の現場において効果を発揮します。

@Fields MESは、製造現場のさまざまなシーンで活用できます。
まず、生産進捗のリアルタイム把握です。各工程の進捗や設備稼働状況を可視化することで、「どこで止まっているのか」「どのラインが遅れているのか」を即座に把握でき、迅速な現場対応が可能になります。
次に、設備データの活用による異常検知・予防保全です。PLCやセンサから取得したデータをもとに、通常と異なる挙動を検知し、トラブルの兆候を早期に把握。突発停止の削減や保全の最適化に寄与します。
品質管理の領域では、製造履歴や検査結果を紐づけて管理することで、不良発生時の原因追跡を迅速化し、再発防止に繋げます。トレーサビリティの確保にも有効です。
また、生産計画との連携による現場最適化も重要な活用シーンです。計画と実績の差異を可視化し、調整や改善に活かすことで、生産効率の向上を実現します。
さらに、導入初期は特定工程や設備からスモールスタートし、段階的に対象範囲を拡張することも可能です。既存システムとの連携や、検査AI・設備監視システムなどとの統合により、工場全体のデータ基盤として活用できます。

@Fields MESの最大の特徴は、「現場データをリアルタイムでつなぎ、使える形にする」点にあります。
① リアルタイムデータ統合
生産指示、進捗、設備稼働、品質、在庫といった現場の重要データを一元管理。分断されがちな情報を統合し、現場の“今”を可視化します。
② 設備連携による高精度データ取得
PLCや各種センサ、OPC UAなどの設備通信に対応し、設備から直接データを取得。人手入力に依存しない正確なデータ収集を実現します。
③ 高度な可視化と分析
ダッシュボードにより、工程別・ライン別・設備別の状況を直感的に把握。異常兆候の早期検知や原因分析を支援します。
④ 柔軟なモジュール構成（スモールスタート対応）
生産計画連携、品質管理、トレーサビリティなどの機能を必要に応じて段階導入可能。無理のない投資でDXを推進できます。
⑤ システム連携による拡張性
材料管理システム、設備監視、外観検査AIなどと連携し、工場全体のデータ基盤として機能。既存システムとの共存も可能です。
⑥ スマートファクトリー実現の中核基盤
単なる管理ツールではなく、データドリブンな意思決定を支える基盤として、生産性向上と品質向上の両立を実現します。

設備点検やメーター巡回業務に課題を抱える製造業・インフラ関連企業の担当者を主な対象としています。具体的には、保全・設備管理・生産技術・安全管理・DX推進・情報システム部門の方に最適です。
以下のような課題をお持ちの方におすすめです。
・アナログメーターの手書き点検や記録に手間がかかっている
・人による読み取りミスや記録漏れを防ぎたい
・異常値の見逃しによるトラブルや事故リスクを減らしたい
・設備点検の省人化・効率化を進めたい
・DXを進めたいが、大規模な設備更新は難しい
・既設設備を活かしながらデータ化を進めたい
また、複数拠点の設備状況を遠隔で把握したい企業や、点検データを蓄積・活用して予防保全や改善活動につなげたい企業にも適しています。工場、プラント、ビル設備、エネルギー関連施設など、メーター監視を行うあらゆる現場で活用可能です。

本ソリューションは、現場でのメーター点検業務を大きく効率化します。
まず、日常点検業務の自動化です。従来は人が巡回して目視確認・記録していたメーターの値を、カメラで撮影し自動認識・記録することで、作業時間の削減と人的ミスの防止を実現します。巡回回数の削減により、担当者の負担軽減にもつながります。
次に、異常の早期検知です。設定したしきい値を超過した場合に即時通知されるため、トラブル発生前の迅速な対応が可能です。これにより設備停止や品質への影響を最小限に抑えられます。
複数メーターの一括監視も大きな強みです。1台のカメラで複数のメーターを同時に監視できるため、設置コストを抑えつつ広範囲をカバーできます。
さらに、データ蓄積による活用も可能です。CSV出力されたデータを分析することで、設備の傾向把握や予防保全に活かせます。トレーサビリティ強化や監査対応にも有効です。
加えて、複数拠点の一元監視にも対応。遠隔から設備状況を把握でき、管理の効率化と見える化を同時に実現します。

@Fields メーター画像認識の特徴は、「既存設備を活かして、低コストですぐにデジタル化できる」点です。
① 既設メーターをそのまま活用
従来のアナログ・デジタルメーターを交換せず、そのまま使用可能。設備投資を最小限に抑えて導入できます。
② カメラ設置だけの簡単導入
専用機器を必要とせず、カメラとPCのみで運用可能。現場への負担が少なく、短期間での導入が可能です。
③ 複数メーターの同時認識
1台のカメラで最大10個のメーターを同時に監視でき、コスト効率の高い運用を実現します。
④ 高精度な画像認識
アナログ・デジタル双方に対応し、安定した認識精度でデータを取得。QRコードによる位置補正機能で設置ズレにも対応します。
⑤ 異常通知機能
しきい値を超えた場合、メールやシグナルタワーで即時通知。異常の見逃しを防止し、安全性を向上させます。
⑥ データ活用と拡張性
CSV出力や画像保存に対応し、分析・記録・監査など幅広い用途に活用可能。複数拠点をサーバー連携で統合管理し、将来的な拡張にも対応します。
⑦ スモールスタート対応
一部設備から導入し、段階的に拡張可能。低リスクでDXを推進できます。

外観検査の自動化・高度化に課題を抱える製造業全般の担当者を対象としています。特に、生産技術・品質保証・製造部門・設備開発・DX推進・情報システム部門の方に最適です。
以下のような課題をお持ちの企業におすすめです。
・目視検査に依存しており、人手不足や属人化が課題になっている
・検査精度にバラつきがあり、不良の見逃しや過検出が発生している
・検査工数が増加し、生産性を圧迫している
・検査装置を導入したが精度が出ず、再調整や手戻りが発生している
・製品ごとに最適な検査条件が分からない
・既存検査設備の精度改善を検討している
また、半導体、電子部品、車載部品、樹脂製品など、高精度な外観品質が求められる業界や、多品種対応・微細欠陥検出が必要な現場において特に効果を発揮します。単なる装置導入ではなく、「検査技術そのもの」を強化したい企業に適したソリューションです。

本ソリューションは、製造現場のさまざまな外観検査工程で活用されます。
まず、目視検査の自動化です。従来は熟練者に依存していたキズ、異物、クラック、欠けなどの判断を画像検査で自動化し、検査の安定化と省人化を実現します。人によるばらつきを排除し、品質の均一化が可能になります。
次に、高精度な欠陥検出です。例えば微細な不良（数十μmレベル）に対しても、最適なカメラ・レンズ・照明設計と画像処理により確実に検出。品質要求の厳しい製品にも対応できます。 [【発表資料】生産技術...023年度技術発表会 | PowerPoint]
また、多様な製品・工程への対応です。上面検査や6面検査、部品形状に応じた検査領域設定など、対象物の形状・ばらつきに応じた柔軟な検査ロジックを構築できます。
さらに、既存設備の改善用途にも有効です。現在運用中の画像検査に対して、撮像条件やアルゴリズムを見直すことで、検出精度の向上や過検出削減を実現します。
加えて、導入前のサンプル検証により「導入してみないと分からない」というリスクを低減。最適条件を事前に数値化することで、立ち上げ時間の短縮と確実な成果創出につながります。

本ソリューションの強みは、「検査精度を左右するすべての要素を一気通貫で最適化できる」点です。
① ワンストップ提供
カメラ・レンズ・照明・PC・画像処理ソフトまで一括提供。ハードとソフトを分断せず、最適な組み合わせで検査性能を最大化します。
② 導入前ラボ検証
自社ラボ環境でサンプルテストを実施し、不良の見え方や照明条件を事前検証。検査可否・精度・構成を数値で可視化し、導入後の手戻りを防止します。
③ 高度な光学設計技術
照明の当て方や波長、カメラ・レンズの分解能設計など、検査対象に応じた最適な撮像条件を構築。検出できる／できないを左右する重要ポイントを最適化します。
④ 柔軟な検査アルゴリズム
対象物のサイズや形状のばらつきに応じて、検査領域を自動生成するアルゴリズムを採用。過検出・見逃しのリスクを低減します。
⑤ カスタム対応力
既製装置で対応できない形状・供給方式にも対応し、専用設計が可能。現場に最適化された検査環境を構築します。
⑥ 既存設備の改善支援
既存の画像検査システムに対して、光学条件・アルゴリズムの改善提案を実施し、精度向上に貢献します。
⑦ DX基盤としての価値
検査データの蓄積・分析により、品質改善や歩留まり向上につなげ、製造DXを推進します。

製造現場におけるデータ活用やDX推進を担う人材育成に課題を抱える企業を対象としています。特に、生産技術・品質保証・製造管理・設備保全・DX推進・情報システム部門の担当者およびリーダー層に最適です。
以下のような課題をお持ちの企業におすすめです。
・データは収集しているが、現場改善に活かせていない
・統計や分析の知識はあるが、現場で使いこなせていない
・DX人材を育成したいが、実践的な教育が不足している
・データサイエンティストと現場の間にギャップがある
・改善活動が属人的で再現性がない
・現場で自ら考え、課題解決できる人材を育てたい
また、MESやIoTなどの導入を進めたものの、活用が進まず成果につながっていない企業や、データドリブンな意思決定文化を組織に根付かせたい企業にも適しています。単なるスキル研修ではなく、「現場で成果を出す人材育成」を目指す企業に最適なサービスです。

本サービスは、製造現場でのデータ活用を実際の改善成果につなげるシーンで活用されます。
まず、現場改善活動の高度化です。設備ログやセンサーデータ、品質データを分析し、不良要因やロスの発生要因を特定。経験則に頼らない改善を実現します。
次に、DX推進人材の育成です。データ分析スキルだけでなく、「課題設定→分析→施策立案→効果検証」という一連のプロセスを実践的に習得し、現場で即戦力として活躍できる人材を育成します。
また、部門横断のデータ活用にも有効です。製造・品質・設備など異なる部門のデータを統合的に捉え、因果関係を導き出すことで、全体最適な改善につなげます。
さらに、実データを活用した課題解決にも対応しています。自社データを用いた分析を通じて、単なる学習では終わらず、実際の改善成果創出までを支援します。
加えて、教育を通じて組織のレベルアップを実現します。個人スキルの向上だけでなく、データ活用の共通言語を育てることで、継続的な改善活動が可能な組織へと変革します。

本サービスの最大の特長は、「現場で使えるデータ分析力」を実践的に習得できる点にあります。
① 実務直結のカリキュラム
単なる統計理論ではなく、製造現場での活用を前提とした内容で構成。すぐに現場で使えるスキルを習得できます。
② 選べる3つのトレーニングプラン
基礎知識習得から実課題解決まで、目的に応じた段階的な教育が可能。スキルレベルや目的に応じて柔軟に選択できます。
③ ワークショップ形式による実践学習
座学だけでなく、課題解決プロセスを体験するワークショップを通じて、理解を深めながら実践力を養います。
④ 実データによる課題解決支援
自社データを用いた分析と改善活動を伴走支援。成果創出までつなげることで、投資対効果を明確化します。
⑤ 現場知見を持つ講師陣
製造現場での改善経験を持つデータサイエンティストが指導。「現場×データ」の視点で実践的ノウハウを提供します。
⑥ 因果関係に基づく分析力育成
単なる相関ではなく、設備・工程・品質の関係性を読み解く力を養成し、本質的な改善を実現します。
⑦ 組織変革への貢献
個人スキルの習得にとどまらず、データ活用文化を醸成し、継続的な改善活動を支える組織づくりに寄与します。