異常時の映像
異常時の映像
異常検知にOCTOps
モニタのOCR、シグナルタワーの読取による異常検知、リモート通知、映像記録まで対応
OCRでモニタ上の異常コードを認識したり、シグナルタワーがの異常点灯を検知→AIが読取アラート、製造機器の異常停止時に前後の映像を録画し、クラウド経由で確認可能。自動通知することで迅速な対応を実現！
OCTOps導入Before→After
- Before
- 製造装置が異常停止しても、現場に行かないと原因が特定できず、復旧に時間がかかる。異常発生時の状況も記録がなく、再発防止策を立てにくい。
- After
- 異常発生時の前後の映像を自動録画し、クラウド経由で即時確認可能。OCRでモニタ上の異常コードを認識したり、シグナルタワーの赤色点灯を認識して、自動通知。現場に行かずに状況を把握でき、復旧対応がスピードアップ。
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ポイント
- 自動記録＆通知で作業負担を軽減し、対応スピード向上
- 映像データを活用し、再発防止・品質向上が可能
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外観検査
外観検査
外観検査にOCTOps
封函作業の外観不良をライン上で即検出！
物流現場では、封函ミスや内容物のはみ出し、ラベルのズレなど、軽微な見た目の不良が出荷後にクレームにつながったり、ラインを止めて作業時間がかかる原因になりかねない。
OCTOpsは、コンベア上の製品をAIがリアルタイムで監視し、外観不良を自動で検出・判定。即座に品質リスクをチェック、検品業務の省力化と品質の安定化を両立します。
OCTOpsは、コンベア上の製品をAIがリアルタイムで監視し、外観不良を自動で検出・判定。即座に品質リスクをチェック、検品業務の省力化と品質の安定化を両立します。
OCTOps導入Before→After
- Before
- 物流現場では、封函ミスや内容物のはみ出し、ラベルのズレなど、軽微な見た目の不良が出荷後にクレームにつながったり、ラインを止めて作業時間がかかる原因になりかねない。
- 目視での検品は作業者の負担が大きく、集中力や時間帯によって精度が変動するため、「見逃し」や「判断のばらつき」が避けられない。
- 大量の荷物を高速で処理する中で、すべてを正確に目視検査することは現実的でなく、人員の追加も難しいという根本課題も。
- After
- OCTOpsを導入することで、段ボールの封函状態・外観・ラベル貼付状況をAIがリアルタイムにチェックし、不良の可能性がある荷物を即座にアラート＆自動仕分けできるようになった。
- 目視検査の属人化を排除し、作業者の負担を大幅に軽減。
- 同時に、出荷ミス・返品・クレーム対応といった「あとで発覚するトラブル」の発生をほぼゼロに近づけ、品質と信頼性が大きく向上。
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ポイント
- 検査・補正作業の自動化により、生産性が向上し、量産体制にも対応可能
- 作業者の負担を軽減し、誰でも安定した検査・補正作業が可能に
- 学習データの自動収集により、運用しながら継続的に精度を向上可能
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安全管理
安全管理
安全管理にOCTOps
AIによる常時安全監視を！
物流現場では、フォークリフトと作業員の接触、危険エリアへの誤侵入、防具未着用による労災、さらには転倒事故など、人の不注意や監視の限界による事故リスクが潜んでいる。
OCTOpsは、AIが映像から人の行動・位置・装備状態を認識し、異常時にリアルタイムでアラートを発信。
労災リスクの削減と管理業務の効率化に貢献します。
OCTOpsは、AIが映像から人の行動・位置・装備状態を認識し、異常時にリアルタイムでアラートを発信。
労災リスクの削減と管理業務の効率化に貢献します。
OCTOps導入Before→After
- Before
- 物流現場では、広範なエリアに対して安全確認の目が届きにくく、小さなミスや見落としが重大事故や労災につながるリスクを常にはらんでいる。たとえば、フォークリフトエリアに誤って立ち入ってしまう、ヘルメットなどの保護具を着用し忘れる、転倒に誰も気づかない。こうした事態は対応が遅れ、人命にも関わる大きな問題に発展することも。
- 人的監視には限界があり、夜間・死角・繁忙時など“見守れない時間”の安全がブラックボックス化していることが大きな課題。
- After
- 危険エリア侵入・防具未着用・転倒事故といった重大リスクをAIが常時監視し、即時に異常を通知する体制を構築。 これにより、人的被害や作業停止のリスクを大幅に軽減。
- AIは記録・分析・再発防止の材料としても活用でき、安全教育の強化やマニュアル改善にもつながるデータが蓄積可能。
- リスクを早期発見することで、物流現場の安全水準が飛躍的に向上。
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ポイント
- リアルタイム検知で事故を未然に防止
- 証拠データの記録で安全対策の強化
- 転倒や姿勢異常をリアルタイムで自動検知し、迅速な初期対応を可能に
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人流・動線分析・混雑状況可視化
人流・動線分析・混雑状況可視化
動線分析にOCTOps
物流現場の動線を最適化！
現場の動線が非効率だと、作業時間が長くなり、ミスや事故の原因にもつながる。
OCTOpsは、カメラの映像をもとに作業員や車両の動きをリアルタイムでトラッキングし、蓄積データをもとにヒートマップや交差回数、滞留時間などを自動分析。
「無駄な移動が多いエリア」「混雑して危険なエリア」など、現場感覚では見えなかった課題をデータで浮き彫りにすることが可能。
OCTOpsは、カメラの映像をもとに作業員や車両の動きをリアルタイムでトラッキングし、蓄積データをもとにヒートマップや交差回数、滞留時間などを自動分析。
「無駄な移動が多いエリア」「混雑して危険なエリア」など、現場感覚では見えなかった課題をデータで浮き彫りにすることが可能。
OCTOps導入Before→After
- Before
- 物流現場では、作業動線や搬送ルートが現場経験や勘に頼って設計・運用されていることが多く、実際にはムダな往復移動、危険なすれ違い、ピッキング時の混雑、作業時間のバラつきといった見えにくい非効率が発生。
- これらの課題は「気づかれにくい」「定量的に示せない」ために改善が後回しになり、人手不足や出荷スピードへの対応力の低下、事故リスクの増大などを招く可能性あり。
- After
- 物流現場の人や車両の動きがリアルタイムで“見える化”され、データとして蓄積・分析可能に。
- 作業ごとの動線や滞留時間、交差頻度などをもとに、現場の動線設計をデータドリブンに改善することが可能。
- これにより、作業効率の向上、事故リスクの低減、人員配置の最適化といった複数の課題が同時に解決され、現場の生産性と安全性に寄与。
▼
ポイント
- 人・フォークリフトの“動き”をリアルタイム可視化し、作業動線・滞留・交差などを数値化し、改善余地を発見
- 作業距離・動線の重複を減らし、レイアウト変更を合理化
- 事故リスクのある動線・すれ違いポイントを可視化し、ルール化・標準化へつなげる
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作業実績管理
作業実績管理
作業実績管理にOCTOps
AIカメラで工程分析・管理を自動化
カメラ映像をもとに、トラッキング、パトライト認識、手書き伝票のOCR解析などを組み合わせて、現場の作業状況・実績を正確に記録・管理。
記録する、集計する時間を削減し、ヒューマンエラーの少ないリアルな作業データを取得できます。
記録する、集計する時間を削減し、ヒューマンエラーの少ないリアルな作業データを取得できます。
OCTOps導入Before→After
- Before
- 物流現場では、作業進捗や実績管理、物の移動が人に依存していることが多く、現場ごとの属人化や記録漏れ、ヒューマンエラーの原因になりかねない。
- 実績報告のたびに紙の伝票やチェックシートを手で確認・転記していると、作業者の負担も増え、正確な現場把握が遅れがちになる。
- トラブルの早期察知や正確な作業評価、改善提案も困難に。
- After
- OCTOpsの導入により、作業の記録・報告に費やしていた時間と手間を大幅に削減しながら、正確で信頼性の高い作業実績データの自動取得が可能に。
- パトライトの状態はAIがリアルタイムで監視し、稼働・停止の履歴を自動でログ化。紙の伝票や指示書もOCRによって即データ化され、ミスや記録漏れが激減。
- 現場の状況を管理者が遠隔でも把握可能になり、工程改善や人員配置の最適化など、データに基づいた判断が可能。
▼
ポイント
- パトライト画像認識で稼働・停止を自動記録し、ラインの稼働状況をリアルタイムで見える化。異常や滞留もすぐ把握
- 現場の作業員の作業状況を”データ”で管理し、履歴の可視化と蓄積により、工程分析・業務改善の高速化
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在庫管理
在庫管理
在庫管理にOCTOps
迅速な在庫管理で入出庫管理を効率化
単管パイプや木材、段ボール等の出庫・入庫数をAIで自動カウントし、作業負荷を軽減。目視確認の手間を削減し、認識ミスを防止。
OCTOps導入Before→After
- Before
- 大量の単管パイプや木材、段ボール等の出庫・入庫数を目視で確認していたが、作業負担が大きく、数え間違いによるミスが発生。確認作業に時間がかかり、業務の効率が低下。
- After
- AIカウンティングを導入し、自動で本数をカウント。作業者の負担が軽減され、短時間で正確な数を確認可能に。認識ミスも防止し、スムーズな出庫・入庫管理を実現。
▼
ポイント
- 作業負荷の大幅軽減で効率アップ
- 数え間違いを防止し、正確な在庫管理を実現
- リアルタイムデータで管理の見える化
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