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ソリューション

Drishtiは、AIとコンピュータビジョンを用いて、手動組み立てのきめ細かいプロセスデータを提供するビデオ分析企業で、製造業のオペレーションをシステム全体で把握し、変動や改善の機会を発見するのに役立ちます。 Drishtiは、特許取得済みの行動認識技術により、生産チームがライン上で完了したすべてのサイクルや行動に関する完全なデータセットを提供します。 製造業者では、スループットの向上、無駄とリスクの削減、安全性と法規制の遵守、組織全体のトレーニングとコラボレーションの効率化にDrishtiを使用しています。私たち独自のビデオベースのAIシステムは、現場の人々がフィードバックを提供し、知識を伝達し、アイデアを共有する方法を向上させます。 Drishtiは、SaaS(Software-as-a-Service)ソリューションです。製造業者は、安全にビデオをストリーミングするDrishtiカメラを設置し、その後、独自のニューラルネットワークがサイクルタイムデータを作成し、サイクル内の順序でアクションを検出します。 Drishtiは、ダッシュボードに自動的に入力し、リアルタイムおよび事後的にレポートを提供し、製造業者がステーション、ライン、プラント全体の重要な製造プロセスを分析するのを支援します。

サイクル検出 Drishtiは、自動的にサイクルタイムを測定し、アクティビティのパターンを認識して、異常(サイクルが短い、長い、またはその他の異常)を検出することができ、これはラインの根本的な問題を指摘する可能性があり、したがって注意が必要です。

動作検知 Drishtiは、製造業者が組立工程における重要なステップを測定·監視するのに役立ち、ステップがスキップされたり、順番通りに行われなかったりした場合に特定できます。連続した組立工程のステップタイムを、サイクル内のすべてのアクションまで、リアルタイムまたは必要なときに取得し、エラー検出、人間工学などに役立てることができます。

ライブ映像 Drishtiのソリューションの「コンピュータビジョン」の部分は、私たちがライン上のすべてのステーションからライブ映像をストリーミングしていることを意味します。ライブ映像は必要ないですか?製造業者は、Drishtiのポータルを介して、シリアル番号と関連付けられた記録映像に後からアクセスすることができます。 私たちはプライバシーとセキュリティを最優先していますので、安心してDrishtiを導入してください。当社のポリシーと事前対策について詳しくはこちらをご覧ください。

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ラインレベルのためのDrishti

[Video of Drishti for the line level at the top of the page]

Drishtiを使用することで、ライン監督者はボトルネックが発生した際に素早く特定することができます。Drishtiのスーパーバイザー用ライブプロダクションダッシュボードは、ラインバランスを改善し、ボトルネックステーションを明らかにし、生産不足を事前にフラグし、これらの問題をその場で対処することができます。 [Live Production screenshot]

ビデオでバックアップされたデータポイントにより、サイクルの長短をすぐに精査し、ステップの見落とし、マテリアルフローの問題、その他の懸念事項など、その原因を特定することができます。 [Screenshot of video-backed data points]

ライン監督者は、ステーションがスローダウンを引き起こしているか、目標サイクルタイムで稼働しているかをシフト内で把握することができます。また、作業員が標準的なプロセスについて再教育を必要とする場合、迅速なOJTを実施することができます。 Drishtiを使用するライン監督者は、一日を通して生産目標への接近をよりよく認識できるため、通常、時間外シフトを少なくすることができます。 Drishtiは、組立ラインの作業員にも役立っています。Drishtiは、作業が指示通りに完了したかどうかを明確に証明するだけでなく、作業者が手順から外れたステップを実行した場合や、サイクルが長すぎたり短すぎたりした場合に、即座に警告を受け取ることができます。 DrishtiがHELLAにどのようにステーション構成に関連する改善の機会を特定させたかをお読みください。

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エンジニアリングチームのためのDrishti

[Video of Drishti for engineering teams at the top of the page]

Drishtiは、産業工学の面倒な部分であるタイムスタディを自動化します。  つまり、エンジニアが生産データを評価し、ラインで継続的な改善を行うための時間が、1日のうち平均で37%も増えることになるのです。 

エンジニアは、ボトルネックステーション、アンバランスライン、マテリアルフローの問題、ステーション構成の問題など、これまで隠れていた生産性向上の機会を発見するために、Drishtiの分析と実行可能なインサイトを使用しています。Drishtiは、これらの機会のビデオにタグを付け、エンジニアがパターンを理解し、影響レベルごとに改善の優先順位を決めるのに役立ちます。 Drishtiポータル上でコラボレーションが行われるため、エンジニアリングチームはDrishtiが継続的な改善努力のための重要な資産であることを認識しています。

継続的な改善を行う必要がありますか?Drishtiは、イベントの前に何週間もかけて綿密にデータを収集するのではなく、その間に継続的に稼働し、業務データを改善チームと共有し、改善チームはその洞察をもとにプロセス改善を行います。Drishtiは、各改善が実施、維持、成功するように、事前と事後のパフォーマンス分析および比較レポートを提供します。 最終的に、Drishtiがサポートする改善活動は、より短く、よりインパクトがあり、ビジネスユニットにとってより低コストで、改善がより長く続くようになりました。 [screenshot of yamazumi chart]

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品質管理チームのためのDrishti

[Video of Drishti for quality teams at the top of the page]

品質チームは、組立における不良の根本原因を追跡するために、何日も、何週間も、あるいは何ヶ月も費やしています。Drishtiを使用すれば、根本原因の分析プロセスを数分にまで短縮し、封じ込めや管理方法の改善に活用することができます。 Drishtiのビデオバックアップデータを使用することで、品質管理チームはサイクルの異常をチェックし、サイクルの長短の原因がユニットの品質に影響を与える可能性があるかどうかを迅速に確認することができます。その場合、品質管理エンジニアは、すべてのステーションの録画ビデオを使用して、ユニットのシリアル番号ですばやく検索し、ステーションごとに生産ライフサイクル全体を監視して、いつ、どこで欠陥が発生したかを正確に判断することができます。

ロット全体を廃棄するのではなく、他のビデオを見て同じ問題があるかどうかを確認し、不良品だけを分離して廃棄または再加工することで、時間、費用、風評被害を防ぐことができます。 ビデオドキュメントは、品質管理に関する調整と共同作業を行う上で大きな後押しとなります。Drishtiのタグとビデオコラボレーションタスクは、品質管理のあいまいさと推量を取り除きます。

デジタルポカヨケ(エラープルーフ) Drishtiは不良品の脱出率を下げることにも貢献しています。Drishtiのデジタルポカヨケは、サイクル時間や順序に異常がある場合、組立ライン作業者にリアルタイムで警告を発し、エラー検査を行うことができます。

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工場管理のためのDrishti

[Video of Drishti for plant management at the top of the page] Drishtiを導入した各ラインは、生産量と生産品質の両面で明確な優位性を持っています。 工場内のすべてのラインで、このような利益が得られることを想像してみてください。 あるいは、組織内のすべての工場がそうであることを想像してみてください。

Drishtiは明確な競争上の優位性を提供するだけでなく、効率、品質、労働力の最適化、およびトレーニングの必要性に関する重要なプラント管理情報を毎日利用できるようにします。Drishtiポータルからの24時間365日のアクセスに加え、Drishtiはカスタマイズされたレポートを直接受信トレイに配信します

Drishtiのビデオベースのドキュメントとコラボレーションツールを使用すると、客観的なパフォーマンスの証拠と一緒に主要なメトリックを自動的に共有することができ、Drishtiポータル内ですぐに実行されます。また、Drishtiは既存のビジネスインテリジェンスツールと統合し、業務の包括的なビューを提供することができます。Drishtiは、曖昧さを排除し、継続的な改善活動を加速させ、ビジネスインパクトを最大化します。

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サービス&コンサルティング

独自のソリューションに加え、Drishtiは熟練した製造専門家チームを提供し、お客様の導入が可能な限り円滑に進むよう支援します。このチームは、製造現場の出身で、お客様のようなオペレーションを実際に行ってきた経験を持っています。 導入が始まる前に、当社のカスタマー·サクセス·マネジメント(CSM)チームのメンバーが、お客様の生産方式を学び、目標を理解します。CSMは、お客様のチームと連携し、これまでの経験やDrishtiの深い知識を駆使して、お客様の製造上の課題に対応するDrishtiの機能の適切な組み合わせを決定するお手伝いをします。

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行動認識とは?

時折、現状を根本から覆すような新しい技術が登場します。今の製造業では、その技術がDrishtiの行動認識です。

[image of man standing next to engine] 従来の物体認識では、2次元でフレームを識別し、エンジンの横に立っている男性の写真を識別することができます。 一方、DrishtiのAIは複数のフレームを処理することができ、さらに3次元の時間軸を含んでいます。つまりDrishtiは、ライン作業者がホースを取り付け、スタートボルトをねじ込み、スタートボルトを固定し、ワイヤーコネクターを取り付け、フューエルチューブを取り付けたことを、順番に、そしてサイクル内の個々のステップにかかった時間を測定して伝えることができます。また、その順番が守られなかったり、予定より時間がかかったりした場合は、フラグを立てることができます。

[video of Mitch at Nissan from investor video] Drishtiは、ライン上のすべてのサイクルについて、このレベルのデータを収集し、無期限に連続運転します。 Drishtiが登場するまで、製造業者は正確で偏りのない大量の時間データと動作データを十分に備えていませんでした。Drishtiは、標準化された作業の順守、ボトルネックの特定、組み立てラインのミス防止、継続的な改善努力の監査を確実に行うことを可能にします。 現在、この技術は組立ラインで展開されていますが、将来的には大きな意味を持ちます。行動認識技術は、人が働いている場所ならどこでもプロセスの改善に利用することができるのです。

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導入事例

個々の製造業者は、Drishtiをどのように活用しているのでしょうか。より完全な情報とデータによる継続的な改善に重点を置く企業もあれば、品質の高いアウトプットと欠陥の削減に重点を置く企業もあります。

Drishtiでどのような効果があるのでしょうか? 最も近い業界を選択し、実世界での価値の実証をご覧ください。

その他の産業 Drishtiは、生産プロセスの不可欠な部分として手動組立ラインを活用する幅広い業界に最適です。

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自動車OEMSとサプライヤー

自動車業界のトップ企業は、どのようにDrishtiを活用しているのでしょうか。私たちの技術が実際の現場でどのように機能しているのか、お客様からのインサイトを集めました。

自動車の組み立てラインが成功するかどうかは、2つの重要な要素に左右されます。 新製品·新プロセスのテストと新市場への参入の迅速化PPM不良率ゼロを維持したままコスト低減を実現 Drishtiはその両方を実現します。 自動車業界において、Drishtiがマニュアル組立ライン全体(組織全体の各ステーションから)を包括的に表示し、何が起きたのか、なぜ起きたのかを即座に把握できるようにした方法をご覧ください。

HELLA:世界的な自動車部品サプライヤー HELLAは、完全に最適化されていると思われるラインにDrishtiを導入しました。10週間後、HELLAのチームメンバーは、Drishtiを使って新たな改善点を発見しました。 導入事例を見る

Drishtiは、意思決定を向上させるAIを活用した生産を推進します。 自動化されたラインでは、常に多くのデータが生成されています。手動生産ラインの組立データ収集プロセスも自動化できるようになりました。 Drishtiは、路線上のすべての駅のデータを収集するカメラで、1サイクルごとにキャプチャし、そのすべてのデータポイントのビデオを保存して、すばやく検索して取り出せるようにします。

包括的なレポート 独自のAIモデルにより、映像データをあらゆるサイクルで分析し、インサイトに変換し、お客様にプッシュします。 ボトルネックの特定と是正標準的な作業の逸脱を発見し、修正する品質管理、ライン社員の教育 Drishtiを使用すると、継続的な改善プロセスにおいて、これまでにない量と精度で詳細なサイクルタイムデータを受け取ることができます。 自動車メーカーは、収集したデータや管理する「カイゼン」イベントに制限されることなく、ラインを最適化することができるようになりました。

その他の自動車関連ケーススタディ

自動車メーカーとサプライヤーのメリット 産業エンジニア、製造チーム、品質担当者、およびそのラインアソシエイトに、必要な分析機能を提供します。 不良品の削減標準作業遵守率の向上ボトルネックの特定と変動要因の特定カイゼン活動を加速させ、その効果を高める。ラインアソシエイトへのトレーニングの充実根本原因分析の改善と問題発見までの時間短縮NPIプロセスの高速化

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医療機器製造

医療機器組立ラインの成功は、2つの重要な要素に左右されます。 不良品ゼロ完全なトレーサビリティ この2つの偉業を達成するための秘訣は? Drishtiです。 高度に規制された産業におけるリスクとスループットのバランスを、手動組み立てラインに関する想像を超えるレベルの洞察で実現します。

規制の厳しい世界で、AIを活用した効率的で低コストの生産を実現する 医療機器メーカーには、2つの必須事項があります。不良品ゼロと完全なトレーサビリティです。 オストメイトバッグ、点滴、ステント·デリバリー、クラスII/IIIの機器など、リスクの高い機器は、規制の厳しい製造環境において重要な品質対策を維持しながら、効率的で最低コストの生産を行う必要があります。 高い品質を維持しながら生産性を向上させ、生産コストを削減するためには、十分な情報に基づいて意思決定する必要があります。

医療機器製造業をかつてないほど進化させる Drishtiは、医療機器メーカーが継続的に改善する文化を維持することを支援します。 手作業で組み立てられた医療機器の各段階のビデオとデータを取得します。サイクルタイム分析を簡単に素早く表示し、ビデオを取り出してすぐに確認することができます。 Drishti独自のAIモデルは、動画をデータ、分析、洞察に変換し、医療機器の手動組み立てを史上初めて完全に測定することができます。

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電子機器製造

電子機器組立ラインの成功は、2つの重要な要素に左右されます。 新製品のテストと新市場への参入の迅速化既存製品のコストダウンと品質向上 この2つの偉業を達成するための秘訣は? Drishtiです。

電子工場の現場の意思決定を改善するAIを活用した生産を推進するDrishti サーバーなどの少量多品種の家電製品、5G機器、ハイエンドAV機器など、手作業の生産ラインにおける組立データの収集プロセスを自動化することができるようになりました。 Drishtiは、路線上のすべての駅のデータを収集するカメラで、1サイクルごとにキャプチャし、簡単に検索·呼び出し可能なビデオに裏打ちされた分析を作成します。

エレクトロニクスメーカーにとってのメリット AI-Powered Productionは、電子機器メーカーが膨大なデータや映像を容易に入手できるようにします。これにより、より多くの情報に基づいた意思決定が可能となり、より迅速で効率的な組立ラインの改善につながる機会が数多く生まれます。これには、以下のような迅速な意思決定が含まれます。不良品の削減標準作業遵守率の向上ボトルネックの特定と変動要因の特定カイゼン活動を加速させ、その効果を高める。ライン作業者へのトレーニングの充実根本原因分析の改善と問題発見までの時間短縮NPIプロセスの迅速化 Drishtiは、ビジネスの洞察を促進する手動組み立て作業に関する新しいデータセットを提供します。これにより、組立工程に携わる人々に力を与え、電子機器メーカーの製造業の新時代を切り開くことができます。

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Drishti について

Drishti について AIとコンピュータビジョンを用いて、Drishtiは製造業史上初めて大規模な手作業の組み立て工程を最適化します。私たちは、ディスクリート製造の大部分は人に依存しており、人は最も柔軟であると同時に、組立ラインの最も可変的な構成要素であることを認識しています。 私たちのテクノロジーは、生産成果の最適化、仕事の満足度の向上、従業員の定着率の改善など、従業員の努力を測定し、情報を提供し、ガイドします。真のデジタルトランスフォーメーションには、労働者をサポートし、データを収集し、洞察を提供することが必要です。 Drishtiの特許技術は、マニュアル組立システム全体を包括的に見ることで、何がなぜ起きたのかを即座に把握することができます。 このレベルの可視化により、ディスクリート製造企業は、迅速かつ十分な情報に基づいた意思決定と、これまでにない改善を行うことができます。このレベルの詳細かつ全体的な洞察は、システム全体の変革と競争上の優位性につながります。

私たちの目的 ドリシュティは、手作業の組立ラインにビデオ解析とビデオトレーサビリティを提供します。ディスクリート製造業のお客様は、各ステーションからクラウドにビデオをストリーミングし、当社のソフトウェアが驚くほど大量のリーン生産データを作成します。 エンジニア、スーパーバイザー、トレーナー、ラインアソシエイトがこのデータを使って、より良い意思決定を迅速に行うことができます - 各データポイントは映像で裏付けされています。 一歩一歩の改善ではなく、一歩一歩の改善。ドリシュティの目的は、システム全体を一挙に最適化することです。生産性、品質、トレーニングを飛躍的に向上させることができます。

私たちの価値観 私たちは、手作業による組み立てを可能にする3億4,500万人の人々をサポートするために何をすべきか、という判断に基づいて、手作業による組み立てに関して、メーカーがリーン生産プロセスに取り組む方法を完全に変革することを目指しています。そのために、私たちは次のような価値観を持っています。

当社の歴史 ドリシが、第4の時代のものづくりを世界に発信する立場になった経緯をご紹介します。AIを活用した生産 私たちの歴史を読む

リーダーシップ 創業者や技術·製造分野の専門家をご紹介します。 創業者·会長 プラサド·アケラ博士Dr. Krishnendu Chaudhury(クリシュネンドゥ·チャウドリー)共同創業者兼CTODr. Ashish Gupta, 共同創設者兼取締役会メンバー ドリシュティの専門家をもっと見る

投資家情報 HELLA VenturesからToyota Venturesまで、10社近い革新的な投資会社から支援を受けていることを誇りに思います。 すべての投資家を見る

パートナー ドリシュティは、Deloitte and Kearneyをはじめとするパートナー企業の継続的な支援なしには実現しません。彼らの貢献には感謝しています。

所在地 ドリシュティは、カリフォルニア州マウンテンビューに本社を置き、北米、ヨーロッパ、アジアにチームメンバーを擁しています。ドリシュティの主要な製品およびAI開発は、インドのバンガロールオフィスで行われています。バンガロールで働く機会をお探しください。 お問い合わせ

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当社の歴史

第4の製造業の時代。AIを活用した生産 現在までに、ものづくりには3つの時代がありました。

今、ドリシュティは製造業の第4の時代を牽引しています。それは、AIを活用したものづくりです。過去の3つの時代の最良の要素を取り入れ、AIとコンピュータビジョンで超強化しているのです。そして、その結果は、それ以前の時代と同じように、大きな変革をもたらします。

活動開始の経緯 30年前、ゼネラルモーターズの一般組立ラインでは、コックピットのような重い部品を安全に取り付けるために、作業員が苦労しているという問題があった。コックピットのような重い部品を安全に取り付けるのに苦労していたのです。しかし、複雑で変化に富んだ工程をこなすには、ロボットは十分に機敏ではありませんでした。 GMは、この問題を解決するために、世界初の協働ロボット(コボット)を開発したチームを率いるドリシュティの現CEO兼創業者のプラサド·アケラ博士に注目しました。 そのアイデアはシンプルだが、画期的なものだった。機械の強さと精度を、人間の敏捷性と適応性に結びつける。 現在の数十億ドル規模の市場を創り出しただけでなく、プラサドは深い理解を得たのである。人とテクノロジーが一緒に働くことで、互いの価値を高め合い、その総和よりもはるかに価値のあるものを生み出すことができるということです。 2016年に設立されたドリシュティは、人と機械が共に働く道を促進します。それは、ドリシュティが製造業の世界で推進する道であり、そうすることで、世界に第4の時代の製造業を紹介することになるのです。工芸品、大量生産、リーン生産の豊かな足跡をたどる、AIを活用した生産です。

実績 2021 ドリシュティは、EMEA拡大計画の一環として、ヨーロッパで最初の契約を締結しました。 2020 ドリシュティはシリーズB資金を獲得し、新しいグローバル製造業の顧客と契約し、ForbesとNVIDIAからトップAI企業として認定されました。 ...

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リーダーシップチームの紹介

当社のグローバルリーダーシップチームは、数十年にわたる革新的な技術の開発と企業の成長に関する多様な経験を有しています。

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投資家の皆様へ

現代の製造業が抱える最大の問題は、人間がアナリティクスでは見えないということです。 ロボットやオートメーションが何十年も進歩した後でも、製造業の作業の72%は依然として人間が行っています。そのため、製造ライン上のすべての製品に付加される価値は、これまで一度も測定されたことがありません。 この100年来の問題を理解するだけでなく、AIを活用した生産でそれを解決するDrishtiを見ている先見性のある投資家に感謝しています。 最近、DrishtiはシリーズBの資金調達ラウンドを終了しました。 現在までに、Drishtiは9つの非常に重要な投資グループから4回のラウンドで3700万ドルを調達しています。

人間と機械が一緒に働くことで、最高の結果が実現するのです。私たちの投資家はこのことを知っています。

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社会の各個人及

人類社会のすべての構成員の固有の尊厳と平等で譲ることのできない権利とを承認することは、世界における自由、正義及び平和の基礎であるので、 人権の無視及び軽侮が、人類の良心を踏みにじった野蛮行為をもたらし、言論及び信仰の自由が受けられ、恐怖及び欠乏のない世界の到来が、一般の人々の最高の願望として宣言されたので、 人間が専制と圧迫とに対する最後の手段として反逆に訴えることがないようにするためには、法の支配によって人権を保護することが肝要であるので、 諸国間の友好関係の発展を促進することが肝要であるので、国際連合の諸国民は、国連憲章において、基本的人権、人間の尊厳及び価値並びに男女の同権についての信念を再確認し、かつ、一層大きな自由のうちで社会的進歩と生活水準の向上とを促進することを決意したので、 加盟国は、国際連合と協力して、人権及び基本的自由の普遍的な尊重及び遵守の促進を達成することを誓約したので、 これらの権利及び自由に対する共通の理解は、この誓約を完全にするためにもっとも重要であるので、 よって、ここに、国連総会は、 社会の各個人及び各機関が、この世界人権宣言を常に念頭に置きながら、加盟国自身の人民の間にも、また、加盟国の管轄下にある地域の人民の間にも、これらの権利と自由との尊重を指導及び教育によって促進すること並びにそれらの普遍的措置によって確保することに努力するように、すべての人民とすべての国とが達成すべき共通の基準として、この人権宣言を公布する。

人権及び基本的自由の普遍的な尊重及び遵守の促進を達成することを誓約したので、 これらの権利及び自由に対する共通の理解は、この誓約を完全にするためにもっとも重要であるので、 よって、ここに、国連総会は、 社会の各個人及び各機関が、この世界人権宣言を常に念頭に置きながら、加盟国自身の人民の間にも、また、加盟国の管轄下にある地域の人民の間にも、これらの権利と自由との尊重を指導及び教育によって促進すること並びにそれらの普遍的措置によって確保することに努力するように、すべての人民とすべての国とが達成すべき共通の基準として、この人権宣言を公布する。

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CASESTUDIES

デンソー:460億ドルの日系自動車Tier1メーカー

クライアント概要 デンソーは世界第2位のモビリティサプライヤーで、現在市販されているほぼすべての車種に対応する先進技術や部品を開発しています。 デンソーは、ものづくりを核に、35カ国221拠点で熱·パワートレイン·モビリティ·電化·電子システムを生産し、世界の動きを直接変える雇用を創出するために投資しています。 17万人を超える従業員が、生活の向上、交通事故の撲滅、環境保全に貢献するモビリティの未来を切り開いています。

課題:プロセスの大幅な改善と従業員の付加価値向上 デンソーは、破壊的技術を駆使して先進的なモビリティの新しい価値を創造し、インスパイアすることを目標のひとつに掲げています。ドリシュティ の目的は、北米のいくつかの施設における製造生産の最適化でした。 具体的には、プロセスを大幅に改善すると同時に、従業員の付加価値を高めることを望んでいたのです。 彼らは、変化の激しい人の動きを連続的かつリアルタイムにデジタル化することで、生産性、効率、品質を大幅に向上させる分析的知見が得られること、そして従業員のトレーニングへの取り組み方を理解しました。

ソリューション:手動タスクのリアルタイム連続分析 人工知能(AI)とコンピュータビジョンによって実現されたドリシュティ の行動認識技術により、デンソーは生産現場の従業員が行う手作業に関するリアルタイムかつ継続的な分析を行うことができるようになりました。このデータセットにより、生産管理者はボトルネックの特定と排除、プロセスの改善、効率の向上、タスクの優先順位付けを迅速に行うことができるようになりました。 これらの機能は、生産量を増加させ、製品の品質と一貫性を向上させ、生産従業員の日々の任務を支援し、彼らや彼らのチームがどのようにプロセスをより効率化できるかを特定するのに役立ちます。 "ドリシュティ の継続的なデータ作成は、生産性の洞察と品質指標を提供し、より良い意思決定を迅速に行うのに役立っています。" -NAプロダクション·イノベーション·センター長 SVP デーブ·グリマー氏

その結果、より良い意思決定、より迅速な意思決定のための生産性インサイトと品質指標を提供する継続的なデータ作成が可能になりました。 ドリシュティ は、デンソーに初めて手動操作のパフォーマンスに対する分析的·定量的な洞察をもたらしました。これはリアルタイムかつ継続的に行われるため、ドリシュティ は迅速な意思決定に役立つ、以前にはなかった大量のデータを生成することになります。 ドリシュティ の技術は、デンソーのために、以下のようなデータセットを生成しています。 従来のタイム&モーションスタディーで作成されたものよりはるかに大きいアナリティクスにおける大きなギャップを埋める動画でより多様に、より豊かにこれまで不可能だったデータドリブンな意思決定を可能にするものづくりの中心である「人」の支援に注力 これらの膨大なデータセットの恩恵は、生産現場だけでなく、デンソーのリーダーやエンジニアにまで及び、彼らはドリシティの技術を使って生産のフィードバックを集め、設計や組織運営に関する意思決定を行っています。Drishtiは、デンソーが「カイゼン」の原則を実行する速度を劇的に向上させました。

「このツールによって、あらゆるカテゴリーの性能が向上し、デンソーが高価な自動化を検討する理由が少なくなるため、雇用を維持することができます」。 -NA生産革新センター副社長 ラジャ·シェンベカー氏

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CASESTUDIES

医療機器製造におけるグローバルリーダー

クライアント概要 米国屈指の大企業であるこの会社は、競争力を維持するために、特定の製品の生産を米国の主要拠点から低コストの地域へ移管しています。ライン移管のプロジェクトは、担当者の出張や、移管先の工場と共有する必要のある部族の知識など、コストと時間がかかるものです。

COVID-19は、明らかに走行不足でライン搬送をさらに複雑にしてしまった。しかし、このメーカーはCOVID-19以前から、ライン搬送を高速化するための新しい方法を模索していた。もし、ドリシュティ がこのプロセスを簡素化することができれば、もう昔のやり方には戻れないだろう。

課題:回線搬送コストの抑制 COVIDを導入する以前は、ライン担当者がチームを組んで受入拠点から送出拠点まで足を運び、生産の裏側を学んでいました。 この人事異動は、有形無形の大きなコストを生み出しました。 ラインアソシエイトの旅費(ビザ取得のための人事諸経費を含む出張中のラインアソシエイトの埋め戻しのための受け入れ先での人件費教育訓練に労力を費やす日数が増えるため、両サイトに機会費用が発生する新ライン立ち上げ時期の生産量が減少し、前倒しで追加生産するか、後回しにせざるを得ない。

訓練されたライン作業員が受入現場に戻ると、学んだことを実践し、仲間のライン作業員を訓練し、組立ラインを再現しようとする際に避けられない成長痛のトラブルシューティングを行う必要があるのです。このような作業には、最初から最後まで3~12カ月かかる。

その解決策とはドリシュティ のトレーサビリティは、ベンチマークデータとトレーニングプロセスを合理化します。 このメーカーは、ドリシュティ トレースを導入することで、送り出し側のプロセスを文書化し、受け取り側のプロセスをベンチマークし、新しいラインの従業員のトレーニングを促進することを目的としています。 ここでは、Drishtiで新しいプロセスがどのように機能したかを紹介します。 送信サイトからのベースライン·データ。プロジェクトは、送信サイトのライン上のすべてのステーションにドリシュティ トレースカメラを配備することから始まりました。ドリシティの継続的改善アドバイザーとメーカーのエンジニアは協力して、ドリシティのアノテート機能を使用して、多数の映像クリップの上にプロセスの定義を含むリーンレポートのデータセットを作成しました。このデータセットには、ラインバランス、サイクルタイミング、標準化された作業の詳細が含まれており、プロセスの移行だけでなく、受入サイトのラインアソシエイトのトレーニングコンテンツとしても役立てられました。受信サイトのベンチマークを行う。受信サイトでは、設定したラインにドリシュティのビデオストリームを展開しました。アノテーションプロセスとベンチマーク用の新しいリーンレポートが繰り返されました。そして、非常に大量のサイクルを簡単に測定できたため、受信サイトが送信サイトとどこで同

結果:学習の加速による時間とコストの削減 新しいライン移設プロセスにより、エンジニアリングチームは、出張のリスク(パンデミックの最中)なしに、より低いコストで新しいラインや別の場所にある既存のラインを立ち上げることができるようになりました。映像はサイト間で簡単に流れ、ドリシュティのポータルサイトはプロセスの質問に答えるためにアクセスできます。 これにより、新しいライン担当者のトレーニングにかかる時間とコストの削減、ライン移管プロセスの期間短縮、現場移管による生産中断の最小化が可能になりました。

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CASESTUDIES

電子機器受託製造のトップメーカー

より速く、より効果的なカイゼンは、成果を上げ続ける。

クライアント概要 この業界では有名な電子機器受託製造会社では、継続的な改善が非常に有効なプロセスとなっています。彼らの専門産業エンジニアのチームは、リーン生産方式に深く精通しており、インパクトのあるライン·マニュアル·組立ラインの改善を生み出すためにうまく連携しています。最大手のAV機器OEMのパートナーとして、彼らは品質を犠牲にすることなく、増加する注文率に確実に対応することを課せられていました。彼らは、メキシコのグアダラハラでラインを進め、改善プロセスを改善するために、ドリシュティに注目しました。

課題:継続的改善のハードルを飛び越える 最近の継続的な改善努力により、ラインのばらつきが大きくなっていました。これは、標準的な作業の変更に取り組んでいるエンジニアにとっては、馴染みのないことではありません。しかし、より多くのデータと効果的な改善活動によって、長引く問題を解決できると期待されました。例えば、平均サイクルタイムの短縮、ばらつきの低減、歩留まりの改善などです。 まず手始めに、過去の結果をソースに辿り、今後より効果的なプロセス変更を実行するために、ドリシュティの支援を要請されました。彼らは、現在の手作業によるデータ収集能力では、継続的な改善への取り組みが時間と共に滞りがちであることに気付いていました。

解決策:カイゼンを超えた継続的な改善利益 ドリシュティフローを各ステーションに設置することで、このメーカーはデータ収集を実行し、「バーチャル玄葉」ツールを活用することができました。ドリシティの導入前は、工業技術チームは観察とデータ収集に何日も費やしており、1日に平均5~10個のサンプルデータセットを収集していました。ドリシュティのポータルサイトでより速くデータを分析し、表示することで、彼らは1日以内にカイゼン可能な、より大きなデータセットを手に入れることができました。また、コラボレーションとアイデア出しに割く時間が増えたことも意味します。これは、改善イベントそのものをはるかに超える利益をもたらす戦略的方向性を提供するものでした。 その結果、第3シフトをベストプラクティスのベンチマークとして特定し、作業のばらつきを新たに可視化することができたのです。その結果、新しい組み立て工程が生まれ、最もパフォーマンスの高い第3シフトでほとんど使用されていないステーションからライン作業者を再配置する機会が発見されました。また、以前の組み立ての変更後に表面化した品質に関する懸念も評価することができました。ここでもまた、シフト間のばらつきから、より良い方法を見出すことができ、歩留まりを向上させながらUPH目標を達成することができました。

Drishtiの導入で大きな成果 Drishtiの継続的なビデオとAIを搭載した生産プロセスにより、この電子機器メーカーは様々な改善努力によって得た利益を維持することができるようになりました。実際、Drishtiがラインを監視していた6ヶ月間、チームは最初のDrishtiカイゼンイベントで得られたUPH25%増のペースを維持できていたことが判明しました。 具体的には、Drishtiは手動組立ラインの生産工程を以下のように改善しました。手動組立ラインのデータ量を増加させた 数十データポイントから1万データポイントに増加。観測バイアスのないデータを提供。ライン作業者は、カイゼンチームのために「パフォーマンス」することはありませんでした。データの範囲を拡大した。データはイベント時だけでなく、継続的に生成されました。3交代勤務の従業員にも可視性を提供。ドリシは、カイゼンチームが夜間にプロセス改善の評価を行うために寝ている間にもデータを収集しました。洞察のスピードアップ。瞬時のサイクルデータが提供され、リアルタイムで分析されました。洞察力の向上。映像に裏付けられたデータポイントにより、何が起こったかだけでなく、なぜ何かが起こったかを知ることができました。

その結果、より高品質な製品を安定的に提供できるようになりました。 新しい継続的改善機能により、チームはこれまで以上に迅速にラインでの変更を実行できるようになりました。数週間かかっていたカイゼンが、数日に短縮されたのです。この成果は、改善プロセスの変更と、それに必要な総工数の両方で明らかになりました。Drishtiの導入により、IEチームはカイゼンの期間を40%短縮し、付加価値の高い分析やブレーンストーミングに時間を割くことができるようになりました。 カイゼンの成果は、継続的なデータとビデオによって補強されました。これにより、エンジニアリングチームとライン監督者の両方が、定期的に生産傾向を分析できるようになりました。彼らは、ドリシティのラインとステーションのトレンドチャートでボトルネックを素早く理解し、ビデオでカイゼンの結果、ラインの処理能力が25%向上しているかどうかを確認することができました。また、プロセスを変更しても、品質が犠牲になるわけではないこともわかりました。ラインの従業員が新しい標準化された作業方法に適応している間でも、品質を維持することができたのです。その証拠に、ラインの歩留まりを7%向上させると同時に、UPHを増加させることに成功しました。目標を達成し、毎日何百もの高品質なAV製品を主要な顧客に出荷できるようになったのです。

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スライダ·ジョイサ

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マリー·アレクサンダー

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デイブ·バーグ

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エリン·コールドウェル

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ティム·フィッツジェラルド

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スコット·フート

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ジェラルド·レイ

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アルビンド·サラフ

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ラマナ·タデパリ

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Jake Summers

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Dalia Pena

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Micki Collart

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Primo Garcia

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Diana Fierro

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Sandeep Nagaraju

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Arjun Salwan

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Jonathan Conlin

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Sharon Weaver

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Ananth Uggirala

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Darren Jones

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Taylor Allison

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Ananya H.A.

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Avinash Devulapalli

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Drishti Product Team

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Devashish Shankar

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Matt Durante

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Manasi KG

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CASESTUDIES

HELLA:世界的なティアワン自動車部品サプライヤー

Client Overview HELLA is a lean manufacturer and one of the world’s leading automotive suppliers. Their world-class team...

クライアント概要 HELLAは、リーン生産方式を採用する、世界有数の自動車部品メーカーです。同社の世界トップクラスのチームは、歴史的に最先端のリーン手法と先進技術を駆使して生産の最適化を図ってきました。HELLA Venturesチームがドリシュティ と出会ったとき、彼らは我々のAIを搭載したビデオと分析によって、リーン生産の実践を進化させる機会を発見しました。

The solution: AI-powered production with Drishti data and video HELLA's objective was to identify standardized work deviations and...

その解決策ドリシュティ のデータと動画でAIを活用した制作を実現 HELLA社の目的は、標準的な作業の偏差と生産性向上のための領域を特定することでした。同社の継続的改善チームは、カイゼンイベントの準備のために、ドリシュティを使用してライン上の各ワークステーションのサイクルタイムを記録しました。 彼らは、Drishtiソフトウェアの両層を実行する12本のDrishtiビデオストリームを配備しました。

Putting it to the test Marcos Aurelio Alves Junior is the operational excellence and industrial engineering manager at...

テストにかける Marcos Aurelio Alves Junior 氏は、HELLA Mexico 社のオペレーショナルエクセレンスおよびインダストリアルエンジニアリングマネージャーを務めています。彼は、ドリシュティ プロジェクトを任され、ドリシュティ カスタマーサクセスチームが彼をサポートしました。 ドリシュティ のチームは、ドリシュティ のシステムの使い方を指導するだけでなく、改善活動や取り組みの優先順位について、専門家によるフィードバックも行いました。5週間以内に、HELLAチームはカイゼンイベントのために、ラインバランス、ワークステーションごとのサイクルタイム頻度、生産トレンドなど、ドリシュティ が生成した分析結果を手に入れました。 これは、アルベスが過去に行ったどのカイゼンイベントとも違っていた。 ...

“Normally with a kaizen event you record a hundred cycles through time and motion studies,” said Alves, “Drishti...

「通常、カイゼンイベントでは、タイム&モーションスタディを通じて100サイクルを記録しますが、ドリシュティ は500サイクルや1000サイクルを記録するので、人々が観察されていると感じることがなく、データに偏りがありません」とAlvesは言います。ドリシュティは、500サイクル、1000サイクルを記録します。

The HELLA team used Drishti’s line variability and trend charts to surface cycle time anomalies and click into...

HELLAチームは、ドリシュティ のライン変動とトレンドチャートを使用してサイクルタイムの異常を表面化し、チャートから直接ビデオにクリックしました。動画が手元にあるため、ラインのバランスを取る方法が、巨大で時間のかかるパズルになることはありません。今では、より頻繁に、より優れた洞察力でラインを改善することができるようになりました。

The results: new lean processes pay off

結果:新しいリーンプロセスが功を奏する

Alves and team completed the Drishti-supported kaizen event proving that highly optimized lines still have greater productivity potential...

アルベスたちは、高度に最適化されたラインにはまだ大きな生産性の可能性があることを証明し、継続的な改善活動を実際に実行できることを確信し、ドリシュティ の支援による改善活動を完了させたのです。 全体として、サイクルタイムが7%短縮され、生産性は5%向上しました。その結果、自動車用電子製品部品の生産能力が年間数万個増加したのです。人件費の削減は、ラインを再バランス化し、シフト間の変動に即座に対応できるようになったことによるもので、生産性が向上しました。 現在、HELLAは世界中の追加工場にドリシュティ の展開を拡大しています。HELLAの見解では、AIを活用した生産時代への推進を支える新しいAIと映像技術で、無駄のない生産の壁を突破したことになります。

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ゲイリー·ジャクソン

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プラサド·アケラ

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クリシュネンドゥ·チャウドリー

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アシシュ·グプタ

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Drishti セキュリティ&プライバシー

世界の最先端の製造業者に信頼されている 堅牢なセキュリティプロファイルベストインクラスのクラウドインフラエンタープライズクラスのプライバシーコントロール

Drishtiの確実な導入と拡張安全なアクセスによる保護の提供 安全なアクセスによる保護の提供 ポータルの権限に関する最小権限モデル多要素認証きめ細かな監査ロギング第三者によるセキュリティテスト 最小限の努力で可用性を確保し、利用を拡大する。 世界各地のデータセンターサービス監視

最高水準の紛失防止と復元でデータを守る システム監視多層冗長化3倍速データレプリケーション高可用性データベース

従業員を守る 個人情報を適切に処理し、コンプライアンスを維持する ワールドワイドなコンプライアンスをカバーする個人情報保護方針プライバシー認証取得済みインフラ幅広いセキュリティ·ポートフォリオで通知·保管ポリシーをサポート従業員のIDマスキングを目的としたプライバシー対応データ収集

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自動車OEMSとサプライヤー

自動車業界のトップ企業は、どのようにDrishtiを活用しているのでしょうか。私たちの技術が実際の現場でどのように機能しているのか、お客様からのインサイトを集めました。

自動車の組み立てラインが成功するかどうかは、2つの重要な要素に左右されます。 新製品·新プロセスのテストと新市場への参入の迅速化PPM不良率ゼロを維持したままコスト低減を実現 Drishtiはその両方を実現します。 自動車業界において、Drishtiがマニュアル組立ライン全体(組織全体の各ステーションから)を包括的に表示し、何が起きたのか、なぜ起きたのかを即座に把握できるようにした方法をご覧ください。

HELLA:世界的な自動車部品サプライヤー HELLAは、完全に最適化されていると思われるラインにDrishtiを導入しました。10週間後、HELLAのチームメンバーは、Drishtiを使って新たな改善点を発見しました。 導入事例を見る

Drishtiは、意思決定を向上させるAIを活用した生産を推進します。 自動化されたラインでは、常に多くのデータが生成されています。手動生産ラインの組立データ収集プロセスも自動化できるようになりました。 Drishtiは、路線上のすべての駅のデータを収集するカメラで、1サイクルごとにキャプチャし、そのすべてのデータポイントのビデオを保存して、すばやく検索して取り出せるようにします。

包括的なレポート 独自のAIモデルにより、映像データをあらゆるサイクルで分析し、インサイトに変換し、お客様にプッシュします。 ボトルネックの特定と是正標準的な作業の逸脱を発見し、修正する品質管理、ライン社員の教育 Drishtiを使用すると、継続的な改善プロセスにおいて、これまでにない量と精度で詳細なサイクルタイムデータを受け取ることができます。 自動車メーカーは、収集したデータや管理する「カイゼン」イベントに制限されることなく、ラインを最適化することができるようになりました。

その他の自動車関連ケーススタディ

自動車メーカーとサプライヤーのメリット 産業エンジニア、製造チーム、品質担当者、およびそのラインアソシエイトに、必要な分析機能を提供します。 不良品の削減標準作業遵守率の向上ボトルネックの特定と変動要因の特定カイゼン活動を加速させ、その効果を高める。ラインアソシエイトへのトレーニングの充実根本原因分析の改善と問題発見までの時間短縮NPIプロセスの高速化

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