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2024/08/29

【展示会】第3回「スマート工場EXPO秋」に弊社が出展します:外観検査AI・作業者解析AI・データ生成管理ソリューションを展示

株式会社コーピー 株式会社コーピー 本社
2024年9月4日(水)~9月6日(金)に幕張メッセにて開催されます、『第3回スマート工場EXPO秋 IoT/AI/FAによる製造革新展』に弊社ブースを出展いたします。 弊社の出展製品はデータ管理ツール・外観検査AI・作業者解析AI(IT補助金2024認定システム)になります。 ぜひお越しくださいませ。 出展製品 ・外観検査AI:AIによる学習で製造物の不良を検知 https://factory.confide.tech/visual-inspection/ ・作業者解析AI:作業者の行動を見える化して解析 https://factory.confide.tech/workflow-analysis ・データ管理:不良品データの生成、画像データの一元管理、データ品質の検証・担保 https://www.youtube.com/watch?v=Lvz2i7AHoDg スマート工場EXPO秋とは 生産・製造のDXや効率化を実現するためのIoTソリューション、AI、FA/ロボットなどの最新技術・ソリューションが出展する展示会です。
開催日時 2024年09月04日(水) ~ 2024年09月06日(金)
10:00 ~ 17:00
会場 幕張メッセ 〒261-8550 千葉市美浜区中瀬2-1
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注目:画像検査の自動化で作業効率アップ!判断根拠のわかるAIによる良品検出と不良品画像生成、データ管理を簡単・高品質に導入可能

製造業向けに設計された AI ソリューションです。工場の検査業務の自動化、作業効率の向上、品質管理の精度を劇的に改善します。 NGデータの生成と管理を一元化し、AI 学習データの作成・管理の効率化を図ります。 また、検査業務のスキルを標準化し、スキルレス化を実現します。 主な特長 ・直感的な操作: AIの盗難が不要で、誰でも簡単に操作可能 ・少量のデータで学習: 効率的な学習で、すぐに高精度なモデルを構築する ・判断根拠の可視化: XAI技術でAIの判断根拠を明確にし、信頼性を向上 ・不良品データの生成と管理: データ収集の手間を削減し、品質管理を最適化 対象者 ・生産管理部: 生産計画の立案と管理、生産効率の向上、不良品の削減 ・生産者: 生産プロセスの最適化、新技術の導入、設備の保守管理、自動化技術の活用 ・品質管理部: 製品の品質検査、不良品の検出と対策、品質保証プロセスの確立、規格適合性の確認 ・DX推進部門: デジタルトランスフォーメーションの推進、AIの導入、データ分析による業務改善 ・画像検査機を導入済みで、過検出が問題の企業 ※別途お問い合わせください。

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【製品資料】AI学習の生産性を劇的に向上!データ生成/管理ツール

AI導入検討の方必見!NG画像生成とデータ管理を効率化、機械学習の前処理が驚くほど簡単に!

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【品質管理者向け】判断根拠を理解。少量から学習可能な外観検査AI

AIの判断根拠とリスクを理解。少量のデータから学習可能。直感的操作可能でAI知識不要。PoCで終わらない継続的な品質管理を実現。

製造現場における実用的な「外観検査AI」は、直感的な操作で少量のデータから高精度な学習・運用が可能です。現場管理者にとって使いやすく、即効性のあるAIツールです。 対象業界 製造業(半導体、鋳造業、自動車、加工食品)/化学/医薬品 対象者 ・生産管理部: 生産計画の立案と管理、生産効率の向上、不良品の削減 ・生産技術部: 生産プロセスの最適化、新技術の導入、設備の保守管理、自動化技術の活用 ・品質管理部: 製品の品質検査、不良品の検出と対策、品質保証プロセスの確立、規格適合性の確認 ・DX推進部門: デジタルトランスフォーメーションの推進、AIの導入、データ分析による業務改善 ・画像検査機を導入済みで、過検出が課題 主な特徴 ・直感的な操作: AI知識不要。AIモデルの作成から運用・品質管理まで簡単。 ・少量のデータで学習: ドメイン特化型データ拡張技術により、現場環境に合わせた学習データを生成。 ・可視化による品質管理: XAI技術でAIの判断根拠を可視化し、モデルの改善が容易。 ・AI向け品質検証: QAAIでデータ・モデルの品質検証、見える化、変化点の管理が可能。

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【無料進呈】外観検査AIのFAQと用語集で、基礎知識を完全網羅

【FAQ/用語集】わかりずらい外観検査導入AIのFAQと用語の概要を理解できます。

外観検査AIシステムの導入を検討する方々に向けて、FAQと用語集を整理し、わかりやすく提供いたします。すでに外観検査を導入している企業様や、これから導入を検討している企業に必見の内容です。 外観検査AIシステムは、製造業における品質管理を飛躍的に向上させるための強力なツールです。 コーピーのAI技術は、高度な画像解析と機械学習アルゴリズムを駆使して、不良品の検出を迅速かつ正確に行います。 XAI(Explainable AI)による透明性の高い判断プロセスと、QAAI(Quality Assurance AI)による信頼性の高い品質保証を実現。 さらに、データ拡張技術を用いて少量のデータからも高精度なモデルを構築可能です。 さまざまなカメラで撮影した画像からも学習できる柔軟性を持ち、様々な撮像条件に対応します。 すでにルールベースによる画像検査など異なる環境で撮影された画像でも一貫した検出精度を維持し、工場の生産効率を大幅に向上させることができます。

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製造業向け:ワンストップAIソリューション(XAI/QAAI)

AI初心者でも簡単操作!工場の自動化と品質管理を実現する次世代AIプラットフォーム

製造業向けに設計されたAIプラットフォームです。このツールを使うことで、工場の自動化や省人化を実現し、品質管理も簡単に行えます。 目視検査や作業者の行動分析といった業務をAIでサポートし、現場での運用を支援します。 なぜ良いのか AIの専門知識がなくても使える直感的な操作が可能です。少量のデータからでも学習できるため、導入が簡単です。さらに、以下の先端技術を採用しています。 ・XAI (説明可能AI): AIの判断根拠を明確にし、ユーザーがAIの動きを理解できるようにします。 ・QAAI (品質保証AI): 環境変化や外乱を考慮したデータ生成と品質検証を行い、安定したAIモデルを提供します。 なぜ説明性や頑健なAIが必要か 製造現場では、AIがどのように判断しているのかを理解することが重要です。XAIにより、AIの判断根拠を明示することで、信頼性が向上し、安心して運用できます。また、QAAIは外乱や環境変化に対応できる頑健なモデルを提供するため、現場での安定したパフォーマンスが保証されます。 ※詳細は『関連カタログ』をご参照のうえ、お問い合わせください。

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【その他資料】無料:製造業技術者の暗黙知・属人化を解消する方法

作業者解析AIでDX化:作業工程を見える化し、『暗黙知』を『形式知』に変換。製造プロセスを効率化し、最適化します!

製造業や物流業のミスの多い作業、時間のかかる作業を明確にし、適材適所の人材配置や教育、作業負荷の確認、作業ミスの改善を実現します。 そのため業務のDX化(デジタルトランスフォーメーション)を推進し、生産性と品質の向上を図ることができます。 人手不足や技術伝承の課題を解決するために、『作業者解析AI』を活用して、SECIモデル(社会化、外在化、連結化、内在化)をスムーズに回し、人材教育、効率的な作業、ナレッジ共有を促進しましょう。『作業者解析AI』は、企業の競争力を強化し、持続可能な成長をサポートします。 【暗黙知を形式知にする必要性】 各業務で熟練作業者の経験が暗黙知として個人に蓄積されがちです。暗黙知を形式知にすることで以下のメリットがあります ・標準化: 作業手順と品質を一貫させる。 ・効率的な教育: 新人教育が迅速に行える。 ・ナレッジ共有: 組織全体の知識を共有し、パフォーマンスを向上。 ・リスク軽減: 作業者の異動や退職によるリスクを低減。 ・継続的改善: プロセス改善を推進し、効率とコストを最適化。 ※詳細は『関連カタログ』『その他資料』をご参照の上お問合せください。

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【現場管理者向け】映像から作業工程を分析・可視化:作業者解析AI

手作業工程もAIの力を借りて大幅に効率化!製造現場の動画から作業工程を解析

作業者解析とは 作業者解析AIは、製造ラインにおける作業をリアルタイムおよび録画映像で見える化し、効率的な生産プロセスを実現するための革新的なツールです。サイクルタイムの正確な把握、工程フローの最適化、作業動作の改善、人材配置の最適化、作業漏れ検知、作業負荷の推定など、製造現場の生産性と品質を飛躍的に向上させることができます。 作業解析のメリット 1.驚異的な効率化 ・作業工程の詳細解析で無駄を排除し、作業効率を大幅に向上させます。 2.最高品質の確保 ・一貫した手順で作業漏れやエラーを減少させ、製品品質を劇的に向上させます。 3.安全性の向上 ・作業動作をリアルタイムで監視し、リスク行動を早期発見・是正することで、安全な作業環境を提供します。 4.コスト削減 ・無駄な作業と重複を排除し、人材と資源を最適化することで、運用コストを削減します。 当社製品を選ぶ理由 製造業特化のAIソリューションを提供し、豊富なノウハウと柔軟なカスタマイズが可能。XAIやQAAI技術で透明性を確保し、直感的な操作性と迅速な導入を実現します。事前検証でリスクを最小限に抑え、高い導入効果を保証します。

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【製造ラインのボトルネック解消】作業者解析AIで作業効率改善

【製造業向け】動画をAI解析で現場作業を比較・分析 – ボトルネックを特定し、IE手法で作業効率を劇的に改善

『作業者解析AI』は、製造ラインのルーティンワークをAIで見える化し、サイクルタイムの把握、工程フローの最適化、作業動作の改善、人材配置の最適化、作業漏れ検知、作業負荷の推定などを実現します。 【最適な業務】 ・作業者間の比較: ECRS(排除、結合、交換、簡素化)手法で作業の一貫性と効率性を向上 ・マニュアルの作成: 3S(整理、整頓、清掃)を促進 ・継続的運用: 3M(ムリ、ムダ、ムラ)を見直し最適化 【対象者】 ・生産技術部: 工程改善と効率化を目指す方。TQC(総合的品質管理)手法を推進。 ・生産管理: サイクルタイムの正確な把握と生産フローの最適化を図りたい方。KY(危険予知)活動をサポート。 ・品質管理: 作業漏れの検知と作業負荷の推定を通じて品質向上を目指す方。 ・DX推進部: デジタルトランスフォーメーションを推進し、IE(インダストリアル・エンジニアリング)手法で作業効率化を目指す方。 ・出荷管理: 出荷プロセスの効率化と正確性の向上を図る方。 実際の導入事例やデモをご覧いただけます。 ※詳細は『別紙カタログ』をご参照のうえ、お問い合わせください。

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【導入事例】横河マニュファクチャリングの製造現場をAIで作業解析

【導入事例無料進呈】AIを使って世界6大メーカー工場の組立工程の効率化ポイントを発見!ベテランと新人の比較を行った結果も!

製造業界が直面する重要課題に対し、横河マニュファクチャリング株式会社はコーピーの作業解析AIを導入し、顕著な成果を上げました。 本導入事例では、その詳細なプロセスと具体的な成果について紹介しています。 【解決した課題】 1.業務の属人化 2.人財育成と技術継承の問題 3.作業員の負荷 4.品質のばらつき 【導入効果の一部をご紹介】 1.工程異常の早期発見: コーピーのAI技術で、工程サイクルタイムの外れ値を特定し、必要なパーツの準備漏れなどの工程異常を発見。 2.効率化の実現: 組み立て設備の待ち時間を特定し、ベテラン作業者の効率的なカート操作を発見。ベテランと新人の作業効率を比較し、それぞれの強みと改善点を明確化。 3.作業者の比較分析: 新人とベテランの動作を約200サイクル分析し、作業効率の違いや改善点を明確化。 これらの取り組みにより、作業時間の削減、品質の一貫性の向上、人財育成への貢献が実現し、製造業界全体における生産性向上と品質管理の新たな基準を確立しました。 詳細な事例と具体的なデータ、分析結果については、『関連カタログ』をダウンロードしてご覧ください。

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【導入事例】朝日電装の製造現場をAIで電子帳票化

【導入事例無料進呈】AIで生産現場の効率化と品質向上を実現!朝日電装の成功事例を公開

製造業界が直面する重要課題に対し、朝日電装株式会社はConfide for Factoryを導入し、顕著な成果を上げました。 本導入事例では、その詳細なプロセスと具体的な成果について紹介しています。 【解決した課題】 ・解決した課題 ・紙ベースの書類管理の煩雑さ ・データの正確性の低下 ・リアルタイムでの進捗や品質データの把握の困難さ ・業務効率の向上 【導入効果の一部をご紹介】 ・業務効率の向上:データ入力の手間が減り、作業がスムーズで正確に。 ・情報の可視化と共有:リアルタイムで情報を共有し、進捗管理が効果的に。 ・作業時間の削減:1日あたり6人分の作業時間が削減。 紙ベースの書類管理から脱却し、デジタル化によって業務プロセスの透明性が向上しました。従業員の生産性も大幅に向上し、エラーやミスが減少しました。また、各部門間のコミュニケーションが円滑になり、チーム全体の協力体制が強化されました。 Confide for Factoryは、製造業界におけるデジタルトランスフォーメーションを支援し、企業全体の競争力を高める重要なツールとして評価されています。

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[講 師] 株式会社Smart Presen 代表取締役 新名 史典 氏 [重点講義内容] ビジネスにおいて人や組織を動かすことは非常に重要です。決裁を得るにしても、契約を締結するにしても、その背景には必ず判断や意思決定があります。そのためには効果的なプレゼンテーションが欠かせません。 ただし、プレゼンテーションは「うまく話す」だけのスキルではなく、意見が対立した際の交渉や調整まで含むスキルだと言えます。なぜなら、実務の現場では意見がぶつかることが必ず起こり、そのような場面ほど一層「動かす力」が求められるからです。 本講座では、効果的に伝えるための論理と感情の仕組みを理解するとともに、意見対立の乗り越え方まで含めた実践的な対応方法を、実例を交えながらお伝えします。 [講演項目] 1.ガイダンス 2.伝わるプレゼンのストーリー 3.感情の仕組みを理解して相手を動かす 4.意見対立を乗り越え人と組織を動かす交渉力 5.組織内で発揮すべき巻き込み力 6.質疑応答

2025年11月27日

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【2025年12月3日(水)〜6日(土)】2025 国際ロボット展(iREX2025)に出展します 

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12月3日(水)から6日(土)の4日間、東京ビッグサイトにて開催される「2025 国際ロボット展(iREX2025)」において、パナソニックアドバンストテクノロジーの革新的な技術と製品を展示いたします。 「自律移動ロボット向けキーソフトウェア&デバイス」と題しまして、豊富な導入実績や手厚いサポートで現場の自律移動を加速するソフトウェア、デバイスをご紹介しています。 ぜひ、革新的な技術や製品を直接ご覧いただき、未来のソリューションをご体感ください。皆様のご来場を心よりお待ちしております。 今回の展示では、以下のソリューションを紹介します: 【新バージョン】@mobi – 自律移動ロボット向けソフトウェアパッケージ、『自律移動ロボット』 を短期間で実現 【中継機発売】@seguro wes – 機能安全対応 無線非常停止デバイス、無線化と安全性を両立 【新製品】@mapper – かんたん点群取得デバイス、現場3D空間の見える化を実現 【出展ブース情報】 パナソニックホールディングス(東7ホール ブース番号:E7-34)

2025年11月27日

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DX総合EXPO 2025WINTER

12.17-19|DX総合EXPOに出展します(S18-21 )

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DX/AI活用による生産性向上を実現する展示会 DX総合EXPO 2025WINTERに出展します 日時 2025年12月17日(水)~12月19日(金) 会場 インテックス大阪(1・2号館)    小間番号S18-21 レール点検装置殿レールの実機展示&走行を予定しています ご来場登録はこちらから https://www.bizcrew.jp/expo/entry/dx-osaka (招待コードにsales@take-systems.jpとご入力のうえ、来館登録&当日来場でAmazonギフト500円分プレゼント) Amazonギフト券が1500円に⁉ ブースご相談予約はこちらから https://expo.bizcrew.jp/event/14867/module/booth/383574/375796 殿レールのほか、展示会で大人気の未来のコースターもご覧いただけます 是非お立ち寄りください

2025年11月27日

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高機能素材Week「第5回 サステナブル マテリアル展」ご来場のお礼

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当社は、2025年11月12日(水)~14日(金)に開催される高機能素材Week 「第5回 サステナブル マテリアル展」に出展いたしました。 セルロースファイバー高配合樹脂 「グリーンチップ CMF」をメインに、不燃・断熱シート 、グループ会社である(株)NichiRicaの天然由来原料を使用している製品など新たなビジネス価値を創造する製品をご紹介いたしました。ブースへお立ち寄りいただきました皆様には心より感謝申し上げます。 「グリーンチップ CMF」は、成形品の展示を通じてデザイン性と機能性を具体的にお伝えすることができ、ご好評をいただきました。また、不燃・断熱シートは厚み調整や耐火性・断熱性能などについて、具体的なご質問をいただき、サンプル提供のご要望を多くいただきました。さらに NichiRica 製品に関しては既存製品と、二つの開発品を出展しました。開発品は非常に好評で、新しい用途への可能性が広がったと感じております。 出展した製品以外にも処方開発技術、評価技術、加工技術を駆使し、お客様と共創しながら様々なニーズにお応えしてまいります。

2025年11月27日

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【Webセミナー公開中】フレキシブルプリント回路 日本語字幕付き

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「フレキシブルプリント回路(#FPC) 日本語字幕付き」のWebセミナーを 公開中です。 今日の進化し続ける環境の中、オートモーティブセクターと産業セクター両方の エンジニアにとって重要なのは、狭いスペースにより多くの機能を組み込むことです。 新たな通信プロトコルの台頭によって複雑性が増すと同時に、電力密度と信号 整合性が設計上のより重要な要素となりつつあります。カスタム設計に多額の 投資が行われるため、再利用も必要不可欠です。 Molex FPC部門のシニアマネージャーが14年におよぶ設計の専門知識に基づく インサイトを共有するこのウェビナーでは、フレキシブルプリント基板(FPC)が こうした現代の課題に対処する方法を探っていきます。

2025年11月27日

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