Eyewear Retail — PICK UP LOCKER
JINS × E-Locker
大手メガネチェーンJINSの店舗受け取りロッカーに採用
レンズ加工品の受け取り待ちが平日7.6分発生し、顧客が再来店を余儀なくされていた。
QRコード解錠の「PICK UP LOCKER」を開発。待ち時間ほぼゼロ・全国約60店舗に展開。
ENGINEERING EVIDENCE
RESULTS + ENGINEERING
SELECTED RESULTS
Eyewear Retail — PICK UP LOCKER
レンズ加工品の受け取り待ちが平日7.6分発生し、顧客が再来店を余儀なくされていた。
QRコード解錠の「PICK UP LOCKER」を開発。待ち時間ほぼゼロ・全国約60店舗に展開。
Factory — Digital Twin
設備稼働データが分断されており、ダウンタイム原因の特定に時間がかかっていた。
設備をリアルタイム3D可視化し異常検知アラートを実装。ダウンタイムを大幅削減。
Mfg — Visual Inspection
目視検査員が1ラインに2名専従しており、検査速度と品質ばらつきが課題だった。
画像処理×AIで全数検査を自動化。検査速度3倍・見逃し率をほぼゼロに改善。
Mfg — Wire Harness
手作業による結線・導通検査に工数がかかり、ミスによる手戻りが工期に影響していた。
自動化治具・検査システム導入で工程時間60%短縮。不良品流出ゼロを達成。
TECHNICAL CASE STUDIES
CASE STUDY
01 / 05デジタルツイン
実行型単なる3Dシミュレーションではなく、
AIからPLC実機制御まで連携した実行型デジタルツイン
Virtual空間でロボット干渉・タクトを事前検証し、
その結果をReal設備へフィードバック
PLC・ロボット・サーボを含めた制御レベルまで
仮想化している点が最大の特徴
CASE STUDY
02 / 05改造ゼロ
既存設備への変更不要PLC変更・回路変更・通信追加が不要。
「人の代わりに操作する」設計で
既存設備を一切改造せず導入可能
STEP1(半自動)→ STEP3(AI画像検査)→ STEP4(汎用化)
と段階的に進化するロードマップ設計
将来的には
「どんな盤でも自動確認できる検査ロボット」へ拡張。
AI画像認識による完全自動検査を想定
CASE STUDY
03 / 05約7秒
サイクルタイム(混載対応)既設乾燥コンベアと連携した
コンベアトラッキングで
「動くワークを追従ピック」。
ダブルSCARA構成でタクトを維持
4Kラインセンサカメラで搬送しながら
表裏を高精細スキャン。
傷・印字・反射・エッジを
エリアカメラ以上の精度で検査
NG時はダミーワークを代替挿入し積層高さを維持。
ユポ紙自動挿入で後工程を止めない実務的設計
CASE STUDY
04 / 055軸補正
X / Y / Z / α / θ 自動位置補正エッジ検査・輝度検査・AI推論を組み合わせた
ハイブリッド3重検査。
単なる画像比較ではなく
幾何×輝度×AIの多層判定を実現
X/Y/Z/α/θの5軸位置補正で
工具の高さズレ・回転ズレを自動吸収。
8ch照明個別制御で
刃先ごとに最適な撮影環境を構築
工具種別ごとにマスタ・撮影条件・照明を管理。
履歴・CSV出力・人判定まで備えた
現場運用前提の横展開可能な検査プラットフォーム
CASE STUDY
05 / 05即時化
データ収集・アラーム・帳票出力を全自動化「現場のデータが、工場を進化させる。」
ナイロンフィルム製造設備の運転データを
自動収集・可視化。
センサー信号をリアルタイム集約し
生産状態を即時把握
「巡回と記録を、もっとスマートに。」
タブレット巡回入力で手書き記録を廃止。
日報・帳票はExcelへ自動転記され
工数を大幅削減しペーパーレスを実現
「止まる前に、異常を見つける。」
アラーム発生・未確認状態をリアルタイム管理。
ブザー・表示灯で即通知し
設備トラブルを未然に防ぐ予防保全体制を構築