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GEヘルスケアがAI画像認識ソフトウェアOllo Factoryを導入、作業分析の効率化と生産性向上を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

GEヘルスケアがAI画像認識ソフトウェアOllo Factoryを導入、作業分析の効率化と生産性向上を実現

PR TIMES より

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目次
  1. 記事の要約
  2. Ollo FactoryのGEヘルスケア導入によるAI画像解析の進化
  3. Ollo Factory導入効果まとめ
  4. 画像認識ソフトウェアについて
  5. Ollo Factoryの導入に関する考察
  6. 参考サイト

記事の要約

  • Ollo FactoryがGEヘルスケア日野工場で導入完了
  • AIによる作業分析で生産性が約24%向上
  • 改善活動の工数が半日以内に短縮

Ollo FactoryのGEヘルスケア導入によるAI画像解析の進化

株式会社OlloはAIを活用した画像認識ソフトウェアOllo Factoryを開発し、GEヘルスケア・ジャパン株式会社の日野工場での導入を2024年11月27日に発表した。GEヘルスケアの日野工場は世界経済フォーラムより第4次産業革命をリードする最先進工場としてLighthouseに認定されており、作業分析の効率化と生産性向上を目指してOllo Factoryの導入を決定したのだ。[1]

Ollo Factoryの導入により、ある工程のサイクルタイムが34.2分から26.0分に短縮され、約24%の生産性向上が達成されることとなった。固定カメラやウェアラブルカメラで撮影した作業動画をAIが自動で解析することで、作業分析に要する時間を数日から半日以内に大幅に削減することが可能になっている。

さらにOllo Factoryは、作業者の目線や手の動きなど細かな動作の比較分析を可能にし、品質の安定化にも貢献している。ベテラン作業者と新人作業者の作業の違いを可視化することで、効率的な技術伝承や作業指導を実現し、2名体制だった組立作業を1名で実施できるまでの改善を達成したのである。

Ollo Factory導入効果まとめ

項目 詳細
生産性向上 サイクルタイム34.2分から26.0分に短縮（約24%向上）
工数削減 作業分析時間が数日から半日以内に短縮
人員効率化 組立作業を2名から1名体制に改善
品質向上 作業時間のバラツキを可視化し、早期の原因究明が可能
教育効果 ベテランと新人の作業比較による効率的な技術伝承を実現
Ollo Factoryの詳細はこちら

画像認識ソフトウェアについて

画像認識ソフトウェアとは、カメラで撮影した画像や動画をAIが解析し、特定のパターンや動作を自動的に識別するシステムのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

  • 機械学習によるパターン認識と自動分類機能
  • リアルタイムでの動作解析と数値化
  • 複数視点からの統合的な動作分析

製造業における画像認識ソフトウェアは、作業者の動作を詳細に分析し、ムダな動作や非効率な工程を特定することで生産性向上に貢献している。GEヘルスケアの事例では、作業分析の工数削減だけでなく、品質向上や技術伝承にも活用され、多面的な改善を実現することが可能になった。

Ollo Factoryの導入に関する考察

Ollo FactoryのGEヘルスケア導入は、AIによる作業分析の有効性を明確に示す事例として注目に値する。特に作業分析の工数を大幅に削減しながら、生産性向上と品質安定化を同時に実現できた点は、製造業における画像認識AIの実用性を強く示唆している。中でも入社1年目の社員でも活用できる操作性の高さは、改善活動の裾野を広げる可能性を持っているだろう。

今後の課題として、作業環境の変化や新しい製品への対応におけるAIの学習能力の向上が挙げられる。製造現場では製品や工程が随時更新されるため、AIモデルの継続的な改善と柔軟な適応能力が不可欠になってくるはずだ。また、複数の工場での横展開を進める際には、各現場の特性に合わせたカスタマイズ性も重要になっている。

長期的な展望としては、蓄積された作業データを活用した予測分析や、より高度な自動化への展開が期待される。作業分析から得られた知見を基に、ロボットによる自動化や次世代の製造システムの開発にも応用できる可能性を秘めているのだ。GEヘルスケアでの成功事例を基に、製造業全体でのDX推進が加速することになるだろう。

参考サイト

  1. ^ PR TIMES. 「Ollo FactoryがGEヘルスケア・ジャパン株式会社で導入 | 株式会社Olloのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000104447.html, (参照 24-11-27).

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