企画開発室では2023（令和5）年度、金沢工業大学（KIT）との共同研究で、スマホのカメラで撮影したアナログメーターの画像をサーバーにアップロードし、画像からメーターの識別と数値をデジタル化するスマート検針技術を開発しました。多くの製造現場では、目視によるメーターチェックと、紙に手書きやPC入力による記録保存が一般的ですが、このスマート検針技術を用いることで、作業者の手間を簡略化し、データの入力ミスを防ぐことができます。

研究には工学部情報工学科の坂本真仁講師のゼミ生である伊藤和希さん（4年）が携わりました。ポイントとなるのは機械の情報を組み込んだQRコードです。そのQRコードをメーター付近に貼付して、メーター本体と一緒に1枚の画像に収めて撮影・アップロードします。サーバー上ではAIがQRコードに記録された機械の情報とメーターの数値を画像から相互に分析。デジタル化したデータは、機械ごとに保存・データベース化することができ、過去のデータと比較して異常の予兆を検知することにも役立てられます。
画像からアナログメーターの数値を読み取る技術は、石川県工業試験場から技術移管を受けています。伊藤さんはQRコードとの相互分析の仕組みや、撮影からデータの読み込み、保存までの一連の作業をブラウザ上で行えるように開発しました。

1月には別川製作所の塗装工場で実証実験を行いました。機械の稼働を阻害せず、かつ高い精度で撮影するためのQRコードの最小サイズや１枚の画像に収めるためのQRコードとメーターとの距離間隔などを検証。さらに、目視と紙による記録とスマホ画像での読み取り・保存の時間を現場作業の中で比較したところ、紙は数秒、画像では数十秒かかりました。一見、紙の方が効果的に映りますが、データが即座にデジタル化され、個別のデータをとりまとめる後作業が必要ないことを考えると、検針全体においては画像の方が作業効率のアップが期待できます。
現時点ではKITのサーバーでデータ分析や保存を行っていますが、将来的に別川製作所が独自に構築検証するCreerプラットフォームでの展開も予定しています。