プロジェクト
AIフィールドサポートアプリ
製造業向け保守支援モバイルアプリ
画像解析で異常検知を支援するiOS/Androidアプリを開発。現場ワークフローの統合により作業時間を大幅に削減しました。
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サービス概要
製造業向けの保守支援モバイルアプリケーション。AI画像解析技術を活用し、現場技術者の異常検知能力を向上させ、作業効率を大幅に改善しました。
本アプリケーションは、製造現場での設備異常を早期発見することを目的として開発。TensorFlow Liteを活用したエッジAI技術により、ネットワーク接続が不安定な現場でも高精度な画像解析を実現しています。
技術的特徴として、リアルタイム画像解析(平均2秒以内)、オフライン動作対応、iOS/Androidクロスプラットフォーム対応を実現。現場技術者がスマートフォンで撮影した画像を瞬時に解析し、異常の可能性を数値化して表示します。
AIモデルは、過去5年間の設備画像データ(約100万枚)を学習し、98.5%の精度で異常検知を実現。特に、振動、温度、音響データと組み合わせたマルチモーダル解析により、従来の目視検査では発見困難な微細な異常も検出可能です。
現場での運用では、120拠点の製造工場に展開し、500名以上の技術者が活用。作業時間を38%削減し、初回修復率を85%から95%に向上させました。
ビジネスインパクトとして、保守コストを年間約2億円削減、設備稼働率を3.2%向上、技術者のスキル向上により人材育成コストも大幅に削減する成果を実現しています。
プロジェクト
主要指標
Performance
AI異常検知の精度
画像解析から結果表示まで
ネットワーク不要での動作
クロスプラットフォーム対応
Business
従来比の保守作業時間短縮
全国の製造拠点での展開
アプリを活用する技術者数
保守効率化による投資対効果
Technical
異常検知の精度
日次処理画像数
画像解析から結果表示まで
ネットワーク不要での動作
プロジェクト
AIシステムアーキテクチャ
エッジAIとクラウドAIを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャ
モバイルアプリ
現場での画像撮影・解析
技術スタック
主要機能
- リアルタイム解析
- オフライン動作
- 直感的UI
AI推論エンジン
画像解析と異常検知
技術スタック
主要機能
- 深層学習モデル
- 画像前処理
- 結果可視化
データ管理システム
画像データと解析結果の管理
技術スタック
主要機能
- 画像ストレージ
- メタデータ管理
- 履歴追跡
学習・改善システム
AIモデルの継続的改善
技術スタック
主要機能
- モデル再学習
- A/Bテスト
- 性能監視
プロジェクト
プロジェクトタイムライン
要件分析・設計
3週間現場調査とAI要件の定義
成果物
- 要件定義書
- AI仕様書
- UI/UX設計
AIモデル開発
6週間異常検知モデルの開発と学習
成果物
- 学習データセット
- AIモデル
- 性能評価
アプリ開発
8週間モバイルアプリとバックエンドの開発
成果物
- iOS/Androidアプリ
- API開発
- データベース設計
テスト・展開
3週間現場テストと本格展開
成果物
- 現場テスト
- ユーザートレーニング
- 本格運用
プロジェクト
プロジェクトチーム
AI・モバイル・製造業の専門知識を持つチーム
AIエンジニア
3名主な業務
- AIモデル開発
- データ分析
- 性能最適化
モバイルエンジニア
3名主な業務
- iOS/Android開発
- UI/UX実装
- パフォーマンス最適化
バックエンドエンジニア
2名主な業務
- API開発
- データベース設計
- システム統合
製造業コンサルタント
2名主な業務
- 現場調査
- 要件定義
- ユーザートレーニング
プロジェクトマネージャー
1名主な業務
- 全体統括
- ステークホルダー管理
- 品質管理
プロジェクト
プロジェクトのご相談
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