導入事例

ローム株式会社ローム株式会社

  • 業種電子部品メーカー
  • 規模20,000人〜25,000人
  • 利用用途生産管理。工場施設のアナログ・デジタル・アナログパネルメーター

ローム株式会社

製造業における「hakaru.ai」の開発に、当初よりご協力いただいたローム株式会社さま。今年5月のスタンダードプランの公開と時期同じくして、手書き台帳との併用から、hakaru.aiでの点検業務への切り替え、正式導入をしていただきました。
社内のITシステムの企画・開発をご担当されている東 剛さんに、これまでの導入に至る経緯、現場での活用メリットについて、お話しを伺いました。

課題
  • 計器点検業務の改善
  • 生産現場の人作業を改善
hakaru.aiの
選択理由
  • AI活用による汎用性の高さ
  • 導入コストの安さ・工事不要で簡単に導入できる
  • 検査から帳票出力まで点検業務すべての機能のサポートがある
効果
  • 計器点検業務を電子化できる
  • スマホ撮影のみで良いため、しゃがむ、見上げるなどの点検作業負荷が大きく軽減できる
  • 登録に画像撮影が必要なため、全メーターを漏れなく巡回し、確実に点検することができる
  • 計測結果をワンクリックで可視化できるため、膨大な数の計器状態を俯瞰的に確認し、現場環境維持が可能になった

“製造業の現場には、このようなサービスを
導入する事例が少なく、導入障壁が高いのも事実です”

ローム株式会社 生産システム開発部 東 剛さま

── 今回、正式に導入を決めていただきましたが、
もともと、メーター点検業務への課題は持たれていたのでしょうか。

ありましたね。ただ、計器点検業務の改善は課題であったものの過去事例のないテーマでした。そこで他社サービスと比較し、hakaru.aiの特徴は「AI活用による汎用性の高さ」「安い、工事不要で簡単に導入できる」「検査から帳票出力まで点検業務すべての機能のサポートがある」と捉え、現場導入するうえで最も可能性があるサービスと判断しました。
まずは現場担当者にこれら優位性を理解してもらい、小さくテスト導入することから始めました。ここで御社の手厚いサポートがあり、トラブルが出ることなくスムーズに導入できました。結果として、現場評価も良好で正式導入することが決まりました。

── 他社製品も含めて比較をいただいたのですね。当社のhakaru.aiの採用の決め手となったのは?

はい。他社サービスと比較して、hakaru.aiの特徴を前述のように捉えたなかで、決め手となったのは、
  • AI活用による汎用性の高さ
  • 機能改善に対して御社の手厚いサポート
の2点でしょうか。

── ロームさまとは、開発当初からのお付き合いになります。
hakaru.aiのβ版から評価をいただき、多くの機能改善・向上へのアドバイスをいただいており、
製造業向けのサービスとしてリリースできた背景には、ロームさまのお力も大きかったです!

1年半ほど前に、生産現場の人作業を改善する商材を幅広く調査していた折に、AIなどの技術に興味を持ち、展示会で御社ブースを訪問しました。失礼なお話しですが、GMOクラウドは製造現場にはなじみのない会社でもあり、最初は御社もまた、製造現場からは遠い市場を狙われていると感じました(笑)。
その出会いを経て、いざ開発を進めていくと、当初は製造現場の実情を把握されていないことに起因するすれ違いが多々発生しました。ですが御社は、お互いの価値観を一致させるため、何度も製造現場に足を運ばれ、積極的に現場把握する努力をされていました。それにより、弊社の要望から真に求めている機能を検討し、的確に機能実装をしていただくことができました。
おかげさまで、現場からも早く正式版を利用したいと声が出るほど好評なサービスとなりました。お互いに正式版の早期リリースを目標に、強力な協業体制を構築できたと実感しています。

── 今年5月にリリースした、スタンダードプランの使用感はいかがでしょう。

おおむね満足しています。これまでのシステム改善要望に対し前向きに対応していただきました。製造現場からの要望を理解し、優先順位を決めたうえで、必要な機能を実装していただきました。素早く的確な改善対応には、導入現場から感謝の声が出ていました。

── ありがとうございます! ITシステムの企画・開発をご担当されているお立場から、このような実際の現場への新たなサービス導入にはご苦労があったかと思います。

そうですね、苦労はありました。現実的な価格で計器点検業務の改善を実現できるシステムは前例がないため、hakaru.aiには期待していました。しかし製造現場にとって、
  • クラウド型システム
  • AI活用
  • 計器点検業務の効率化は前例がない新たな分野
であることは導入障壁が高いのも事実です。

── 具体的には、どのような障害、課題がありましたか?

生産現場へのAI技術導入に対して、関係者の理解を得ることが大きな課題でした。AIで何を実現できるのか、AIを発展させるうえで性能劣化しないのかなど、運用面での品質を不安視する声が多数ありました。

── 当社はそれを解消できたでしょうか?

AIに関して特徴(利点・欠点)を紹介していただき、そのうえで弊社の疑問点に関して、サービス開発体制から詳しく説明していただきました。結果として、当初の疑問や不安はある程度解消でき、弊社の製造現場に導入しても問題ないと判断することができました。その一方で、内容は理解したものの本当に説明通りに事が進むかは、実証実験をしないと結論を出せないとの声もあったため、まずは、現場担当者にhakaru.aiの優位性を理解してもらい、小さくテスト導入を開始していきました。

── 大変なご苦労が…。ご尽力に心から感謝いたします。
正式導入後、現場でご利用いただいた方々のご感想をお聞かせいただけますか?

現場担当者の声を聞くと、計器点検を電子化するだけではなく、そのほかにも多くの付加価値があったと実感しています。具体例としては、
  • スマホ撮影のみで良いため、しゃがむ、見上げるなどの点検作業負荷を大きく軽減できる
  • 登録に画像撮影が必要なため、全メーターを漏れなく巡回し、確実に点検することができる
  • 計測結果をワンクリックで可視化できるため、膨大な数の計器状態を俯瞰的に確認し、現場環境維持が可能
このような点が挙げられます。
実際の事例として、先日、ガス圧に変動があった際に、既にhakaru.aiでメーターごとに数値グラフ化されていたことから、膨大なメーター数値を簡単に分析することができました。このように分析・調査の効率化にも役立っています。

── 最後に、hakaru.aiのおすすめのポイントと、今後への期待について教えてください。

通信機能を持たない計器を利用されている環境であれば 大小規模を問わず活用できると思います。特に初期導入コストが安く、機器設置工事が不要なため お手軽に機能評価をすることができます。 一方、人による巡回が必要なため、危険な場所などでは利用しづらいです。
こちらについては据え置きカメラ方式に対応するなど、今後のシステムアップデートを期待しています。もちろん継続した読み取り精度の向上と対応メーターの追加もお願いしたいですね。

── 精度・サービスの向上に努めてまいります。ありがとうございました!

※掲載内容は2019年7月時点の情報です。本件に関するすべてのお問い合わせはGMOクラウドにて承ります。

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