施設管理や機器点検システムを連携！　FileMaker Pro  |　hakaru.ai 連携

 チ・リ・ツ・モ時間を減らせ　検針・計測・確認・入力...その手間、省きます

施設管理や機器点検などのシステムとhakaru.aiを連携

施設管理や機器点検の検針・計測作業には、目視、確認、手書き記録、入力作業があります。「目視・確認にはメーター読取の誤差やミス」、「手書き記録には記載ミス」、「入力作業には入力ミス」の心配があります。また、登録時点の数値の確認がすぐにできるかということも課題です。Claris FileMakerとhakaru.aiの連携により、これらの工程を「メーターを撮影する」という一つの作業に置き換えます。検針・計測時のメーター画像の登録時画像の検索も可能にします。
ソリューション導入により、時短、業務効率向上、登録の簡略化、人的ミスの軽減・信頼性向上、資源保護まで実現可能になります。
このソリューションのポイントは以下の3つです。

  1. Claris FileMaker Proで施設管理や機器点検などのシステムを構築
  2. Claris FileMaker Goの撮影機能を利用しiPhoneやiPadでメーターを撮影
  3. 撮影画像をhakru.aiにアップすると数値化されシステムに自動登録
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0120-108-154　doms@juppo.co.jp

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hakaru.aiとは ｜ hakaru.aiに活用されているAIの仕組み

hakaru.aiの流れ図　撮影→画像アップ→読取解析データ

hakaru.aiとは

hakaru.aiは、GMOクラウド株式会社が提供するメーターの点検業務を効率化させるためのサービスです。 従来、メーター検針は目視で行い、集計は表計算ソフトなどを使って手作業で行われていました。hakaru.aiでは、スマートフォンアプリでメーターを撮影すれば検針が完了し、結果は自動的にWeb台帳に記録されます。 hakaru.aiは、家庭用の水道やガスなどのメーターから生産ライン工場の温度計や圧力計、商業ビルのメーター検針など、さまざまな場所で活用されています。

hakaru.aiに活用されているAIの仕組み

hakaru.aiに使われているAIの技術は「機械学習」と呼ばれるものです。 メーターの写真と正しい数字を読み込ませて学習させる方法です。 メーターの写真を大量に読み込ませて、そのデータから検針の際に必要な情報(読み込むべき数値が表示される部分など)をAIが学習する方法です。

hakaru.aiとの連携システム 運用環境

hakaru.aiとの連携システム運用環境 構成図

システムの特長

  1. 手間の少ない、時間のかからない、読取間違いの少ないシステム
  2. hakaru.aiで取得している情報の活用が可能
  3. 使い勝手を重視したユーザインターフェース
  4. iPhone、iPad (FileMaker Go)を利用してメーター撮影、設置場所のデータ入力

弊社は、使い勝手に優れたClaris FileMakerを用いてソリューションを開発・提供しております。企業様ごとに「システムの最適な形」は異なります。弊社では、お客様と共に「最適」を探し、実現いたします。ぜひ、お問い合わせください。

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電話番号：0120-108-154　doms@juppo.co.jp

弊社開発事例

大阪ガスリキッド株式会社

車両重量計測で行っていた産業ガス納品手続きをhakaru.aiとClaris FileMakerでDX実現

公正計量
納品前と納品後のメーター画像で、客先での計量可能
CO2の削減
納品前に車両計量、納品後自社に戻り車両重量計測
配送にかかる時間とCO2排出量・燃料削減
検収スピードアップ
納品の際、タブレット検収(受取サイン電子化)
ペーパーレス化
納品量が即メール送信され、請求から集計に反映される

Claris社の事例掲載 ▶︎「産業ガス配送を通じた ESG への取り組みを iPad と AI で効率化」

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