V.E.R.A — LINE MONITORINGManufacturing Mode
LINE A — ASSEMBLY
6 Stations Active
ステーション1
稼働中/正常
ステーション2
稼働中/正常
ステーション3
手順逸脱検知
ステーション4
稼働中/正常
ステーション5
稼働中/正常
ステーション6
チョコ停予兆
ALERT
ステーション3 — 組立手順の逸脱を検知（工程B→Dスキップ）
PREDICTION
ステーション6 — 作業リズムに0.3秒の遅延傾向。過去パターンからチョコ停予兆
品質スコア97%
手順遵守率94%
設備稼働率99%
14:22:08 JST
※ 画面はイメージです。実際のUIは工場の要件に合わせてカスタマイズします。
Challenges
この課題、1つのインフラで解く
品質が熟練工の「目」に依存している
→
AIが品質判定を標準化。属人性を排除
チョコ停・手戻りが頻発する
→
作業リズムの乱れから予兆を先読み
ベテランの引退で加工技術が消える
→
映像と音声でキャプチャし、デジタル資産に
外国人技能実習生との意思疎通
→
製造用語をAIが文脈ごと翻訳
原価のブラックボックス化
→
作業時間・手待ち・手戻りを映像から自動計測
品質不正の潜伏リスク
→
改ざん不可能な映像証跡で品質を証明
5 Capabilities
品質管理は、5つの能力のうちの1つに過ぎない
01
見る
全工程をリアルタイムで常時分析
- ▸作業手順の逸脱検知
- ▸PPE監視
- ▸品質スコア自動算出
- ▸作業記録の自動化
02
理解する
「なぜ逸脱が起きたか」を文脈から判断
- ▸作業者の行動パターンを学習
- ▸不良の根本原因を映像から推定
- ▸誤報を減らし、本当のリスクだけを通知
03
教える最大の差別化
熟練工の加工技術を次世代に伝える
- ▸熟練工の加工技術・段取りの口頭指示を映像＋音声でキャプチャ
- ▸新人向けお手本動画を自動抽出
- ▸外国人技能実習生への製造用語AI翻訳
04
予測する
チョコ停・設備故障・品質逸脱を先読み
- ▸チョコ停の予兆を作業リズムから検知
- ▸設備の異音から故障予兆を検知
- ▸品質逸脱の予兆を早期発見
05
届ける
全工場の実態を経営にリアルタイムで届ける
- ▸全工場の品質スコア・安全KPIをリアルタイム集約
- ▸原価直結データの可視化
- ▸多拠点比較ダッシュボード
Digital Master
熟練工の加工技術と段取りが、デジタル資産として残り続ける。
Digital Master引退しても、
引退しても、
加工の技は消えない
熟練工が「ここのRはもうちょい追い込め」と指示しながら加工する、あの瞬間。V.E.R.A.はカメラで映像を、マイクで音声を同時にキャプチャし、加工技術をデジタル資産にします。
- ✓加工技術・段取りのコツを映像＋音声で記録
- ✓新人向けお手本動画＋解説を自動抽出
- ✓外国人技能実習生には製造用語をAIが翻訳して伝達
AI Translation Example
「バリ取りしといて」→Deburr the edges
「このRの仕上げ、もうちょい追い込んで」→Refine this radius finish a bit more
※ マイクの追加で音声キャプチャ・AI翻訳が利用可能（任意）
Management Dashboard全工場の実態を
全工場の実態を
リアルタイムで経営に届ける
月次報告を待つ必要はありません。全工場の品質スコア、設備稼働率、原価データがリアルタイムで経営ダッシュボードに集約されます。
- ✓多工場の品質スコアを横並びで比較
- ✓異常があったラインを即座に特定
- ✓原価直結データをワンクリックで出力
Differentiation
定点検査と何が違うか
一般的な品質管理AI
- ✗定点での検品チェックのみ
- ✗不良品の「発見」はできるが「原因」は分からない
- ✗熟練工の技術は記録できない
- ✗ラインごとに最適化されない
- ✗原価との紐付けなし
V.E.R.A.
- ✓全工程をリアルタイムで常時分析
- ✓「なぜ不良が出たか」まで映像から推定
- ✓ベテランの暗黙知をデジタル資産にする
- ✓ラインごとにAIが学習し精度向上
- ✓作業時間・手待ちを映像から原価に直結
Privacy
監視ではなく、品質を守る設計
✓
エッジ処理完結
映像データは工場内で処理。外部に送信しません。
✓
匿名集約レポート
報告はライン・チーム単位。個人を特定しません。
✓
個人評価に使わない
作業者の人事評価・査定目的の使用は契約で禁止します。
✓
従業員への説明資料
導入目的・データ取扱いの事前説明資料をご用意しています。
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