製造業におけるIoTソリューションと映像分析の導入
About project
激しいグローバル競争の中で、生産効率は企業の成功を左右する重要な要素です。しかし、多くの工場では依然として旧式の設備やインターネット非対応の機械が使われており、データの「盲点」が生じ、KPIの管理が非効率になっています。これを解決するため、当社はIoTソリューションと映像分析を導入し、製造プロセスのデジタル化、リアルタイム監視、そして全体的な生産性向上を実現しました。
課題の根本:データ不足
最大の問題は、機械がデータを送信できないことです。これにより、以下のような緊急ニーズが生まれます:

- 低コストで効率的な生産データの収集
- 従業員と機械のリアルタイム監視
- 即時データ分析によるパフォーマンス評価
- 定期的なレポートとアラート通知の提供
これは単なる技術的な問題ではなく、経済性と運用効率の課題でもあり、既存設備を置き換えることなく解決できるスマートなソリューションが求められます。
革新的な導入:IoTとAIの融合
当社の戦略は、外部ソース(センサーと映像)から間接的にデータを収集し、機械の稼働状況を推定することです。

デュアルデータ収集(カメラ&センサー)
- 映像を新たなデータソースに:既存の監視カメラを活用し、映像を主要なデータとして活用
- スマートセンサー:照明、温度、音、低周波振動などを検知するセンサーを機械に設置し、稼働・停止・異常の状態を把握
AWSクラウドによる高度な処理
収集されたデータは、柔軟でコスト効率の高いAWSクラウド環境で処理されます:
技術コンポーネント | 主な機能 | 効果 |
---|---|---|
Amazon Rekognition | AIによる映像分析で人物や物体の動きを検出。 | 従業員の操作や機械の動作を監視(例:製品サイクルのカウント、待機時間の特定)。 |
AWS IoT Core | センサーデータの接続・収集・管理。 | 工場内の数百台のIoT機器から安全かつ継続的なデータフローを確保。 |
Amazon S3 | 映像とセンサーデータの安全な保存。 | 過去データ分析やAIモデルのトレーニング基盤として活用。 |
Amazon SageMaker | カスタムAIモデルの構築。 | 異常な温度や振動をもとに故障予測モデルを構築(予測保守)。 |
Amazon QuickSight | データの可視化とレポート作成。 | OEEや生産性指標をリアルタイムで表示し、意思決定を支援。 |
IoTソリューションと映像分析の包括的なメリット
センサーデータ(IoT)と映像データ(AI分析)の融合により、以下のような成果が得られました:

- 効率的かつ低コストな監視システム:既存機器に大きな変更を加えることなく導入可能
- 業務の透明性向上:映像分析により、従業員と機械の動作を詳細に把握し、時間の無駄を削減
- リアルタイム管理:即時分析により、現場の状況を常に把握
- 予防とアラート機能:過熱や長時間停止などの異常を自動検知し、迅速な対応を可能に
このIoTソリューションと映像分析により、企業は直感的な管理からデータ主導の運用へと移行し、生産性の最適化と持続可能なコスト削減を実現しました。本プロジェクトは、IoTとAI/コンピュータビジョンが、古い製造設備であっても現代化を可能にする重要な役割を果たすことを証明しています。