今回はご相談頂く事が多くなっている保全部門が予算を取りやすくするためにはどういったアウトプットが出せれば良いのか？について今までの経験から考察してみます。 ただ、今回の内容は今までのお客様とのやり取り、実際のプロジェクトを元にしていますが、全ての状況で当てはまるとは言えない事をご理解ください。 結論から書きますと以下のようなグラフが出せれば非常にすっきりするのではないかと考えました。 これは縦軸に設備全体の信頼度(※)を横軸に年間で必要となる費用を記載し、各設備やライン
今回は予兆保全の続きではなく、最近実施している深層学習を用いた外観検査について少しだけですがノウハウが貯まってきたので、営業の段階では語られない内容を色々と書いてみます。 最初に断らせて頂くと私自身は深層学習やデータ分析のエンジニアではないため、一部誤解があるかもしれませんがご容赦ください。 １．光学系の選定が最も重要外観検査に詳しい方であればご存じの内容になってしまいますが、カメラ、レンズ、照明といった光学系の選定が最も重要です。金属材料によく発生する傷を例に取ると、通
1.はじめに IoTという言葉が単なる流行語ではなく、実際のソリューションとして定着してきており、国内でも少しずつではありますがスマート工場の事例が発表されるようになってきました。 IoTの技術を使用し予知保全を行う事はコスト削減、作業効率の上昇、製品品質の向上に寄与しますが多くのコンセプトやプラットフォーム、ソリューションが提案されているため選定も大変です。 そのためなのかは分かりませんが、お客様より次のようなご相談を受ける事が多くなってきました。 ・IoTシステム
ブログ等については過去に何度かやった事があったものの、あまり長続きしなかったため、今回の更新もどこまで継続できるかは分からないのですが、noteという新しいサービスにも興味を持ったので、初めてみた、というのが正直なところです。 今回は初投稿という事で自己紹介と今後noteに何を書いていく予定かを書きました。 １． 自己紹介：主に仕事が中心 ■簡単なプロフィール 5月生まれの37歳、男、2人の子供がいます。当然ですが奥さんには尻にしかれています。(かかあ天下万歳！) プラ
