事例の概要
| 企業 | 株式会社松田電機工業所 |
|---|---|
| 地域 | 日本 |
| 業種 | 自動車 |
| 企業規模 | 中堅・中小 |
| 用途 | フィジカルAI・ロボット |
| 使われた技術 | MujinOS（3Dビジョンとデジタルツインによるロボットの自律制御）による混載通い箱のデパレタイズ |
| 関連する製品・サービス | MujinOS（株式会社Mujin） |
成果
取り組みの内容
部品の受け入れや供給の工程では、取引先から届く通い箱を荷降ろしして仕分ける作業が毎日発生します。箱の種類や積み方がパレットごとに異なる「混載」の状態では、決まった位置をつかむ従来のロボットでは対応しにくく、人手に頼ってきました。
松田電機工業所は、Mujinの「MujinOS」で制御するロボットを導入し、混載された通い箱のデパレタイズ（荷降ろし・仕分け）を自動化しました。MujinOSは、3Dビジョンで箱の位置と姿勢を認識し、ロボットとセル周辺の3次元モデルの上で、つかむ点と干渉しない経路をその都度計算する仕組みです。人が教えるのは動作の点ではなく、何をどこへ置くかというタスクと、箱の形状データです。
Mujinは2026年9月、この取り組みを導入事例として公開しました。ただし、処理能力、省人化の人数、投資回収期間などの数値は公開情報からは確認できません。
こうした仕組みでは教示の手間が減る代わりに、通い箱の形状データや品番との紐付けを整備する手間が生じます。新しい箱が増えたときに誰が何のデータを用意するかを決めておくことが、運用を続ける条件になります。
この事例から読み取れること
- 当サイトの見方では、荷降ろし・仕分けのような受入工程は、失敗が品質に直結しにくく、フィジカルAIの導入を始めやすい工程である
- 教示の手間は「データを用意する手間」に置き換わるため、形状データと品番マスタの整備体制が運用の鍵になる
- 定量値が未公開のため、自社で比較する場合は対象工程の物量と箱の種類数を先に測るとよい
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
