提案類型【B.コスト削減に向けたSIプロセス実証事業】

補助金上限額:3,000万円
補助率 中小企業:2/3、大企業(中小企業以外):1/2
ロボットシステムの構想・設計・導入を担うシステムインテグレータと密に連携し、ロボットシステムの導入におけるシステムインテグレーションのコストを削減する設計手法の実証を行う計画を対象とします。
補助事業者(企業名)(株)吉野家
補助事業者(所在地)埼玉県さいたま市
SIer(企業名)(株)イシダ、ライフロボティクス(株)
SIer(所在地)都府京都市,東京都江東区
タイトル画像処理方法の工夫による食器洗浄ロボットシステムの省コスト化
企業規模大企業
業種サービス業(飲食店)
用途ハンドリング 搬送
導入の主な目的労働生産性の向上
概要食器洗浄後の仕分け工程において、画像認識方法を変更することでシステムインテクレーション コストの低減を図った。
概要②形・色・大きさで食器判別をする画像処理は、1個の食器を認識させるためのシステム工数が大きく、店舗で 使用する食器(将来使用する食器も含む)を対象とすることはコスト的に難しい。
そこで、本提案においては食器の底辺に特殊マーカーを付け、簡易で低コストな画像認識によって種別を認識 する方法を採用した。上部設置カメラで食器の場所検出、ロボットの先端にカメラを設置することでマーカーの画 像処理を実施し、システム全体とインテグレーションコスト低減を図った。
これらにより、画像認識時間の短縮、画像識別プログラムコストの削減を図ることができ、外食店舗普及に向け て大きく前進することができた。
導入前洗浄後の仕分け工程の際、食器の色、形、大きさで 画像認識を行い、食器の種類を判別してロボットによ る食器ピッキングを行っていた。


システムインテグレーション費用のみ 846万円
※食器1種類当たり開発費 141万円
※画像認識による食器ピッキング種類 6種類
合計 846万円
導入後食器の底辺に特殊マーカーを付けることで、マー カーの画像認識による食器判別を可能とし、システム インテグレーションコストの低減を図った。

システムインテグレーション費用のみ 750万円
※食器1種類当たり開発費 50万円
※画像認識による食器ピッキング種類 15種類
合計 750万円
導入ロボット(種類) 協働ロボット

導入ロボット(メーカー)ライフロボティクス
導入ロボット(型番)CORO
労働生産性
単位:倍
1
人数
(導入前)
1
(導入後)
単位:人
1
労働時間
(導入前)
1.8
(導入後)
単位:時間
1.8
生産量
(導入前)
109
(導入後)
単位:個
109
その他効果新食器に対応可能
投資回収年
単位:年
17.5
事業規模
単位:百万円
10
効果(年あたり)1日当たり洗浄回数109回に対して
現在:約2時間18分/日/人
導入:約29分/日/人
1時間49分/日の削減効果
人件費1,564円/日、571,042円/年 削減
ロボット導入のきっかけ2016年度実証事業で採択された「外食における食器洗浄工程にロボット導入」では、スタッフから敬遠さ れがちな食器の洗浄作業の一部自動化に挑戦しました。人でなくてもできる作業や清掃を機械やロボット に置き換え、より調理や接客サービスに集中できる職場環境を作ることが目的です。そのために無人化では なく、従業員とともに働くロボットを必要としていました。安全で早く、確実な、しかも衛生的な食器洗浄ライ ンの汎用機開発を目指し、前回に続き、ライフロボティクス株式会社様のご協力を得ることとしました。
汎用機とするための課題はコスト。前回方式では141万円/食器1個当りの画像プログラムの費用が必
要でした。上部のカメラで撮影した画像処理での種別と位置の判別では、 定位要件が多く、コスト低減は見込めないため、特殊マーカー式を考案。 同社へ依頼し、かつ多くのお取引先様のご協力も得ることとしました。
結果、汎用機につながる特殊マーカー式を構築でき、システムインテグ レーションの大幅なコストダウンに繋がりました。また画像認識のカメラを 高精度1台から低精度2台に減数。カメラ自体のコストも低減。同時 に食器の改廃や新規食器の画像登録も簡易となり、トータル23% 以上のコスト削減を見込むことができました。
ロボット導入を終えてシステムインテグレーションの実証事業での成果は、
①食器に特殊マーカーを貼付、焼付けることで、食器判別エリアを約4倍に拡大。多数の食器を 一度に判別でき、画像認識時間の短縮に繋がりました(画像認識工程が4回⇒1回に減)。
②画像識別のプログラムコストが約1/3に減額できました(色、形、大きさ⇒特殊マーカーのみ)
③食器の判別と置き位置は簡単に設定できました(食器別に細部調整⇒マークと高さ入力)
ロボットユーザーからひとこと新商品の導入に伴う、新規 食器の画像認識の登録に手 間と時間が発生しており、課 題となっていました。今回のシ ステムインテグレーションの開 発により、設置店舗において、より簡易に短時間で新規の食器を登録することが可能となりました。また、 洗浄後の食器はバラバラな状態でコンベアを利 用して移動させていましたが、洗浄ラックを用い て洗浄することで、画像認識の範囲を洗浄ラッ ク内に拡大することが可能となりました。
これらのことにより、多くの飲食店での汎用性や 洗浄ラインの低コスト化の可能性が高まったと考 えております。今後は人の労力を一切必要とし ない、全自動食器洗浄ラインの開発にチャレン ジしてまいります
ロボットシステムインテグレータからひとこと
店舗展開を見据え、本シス テムは株式会社イシダ様と共 同開発いたしました。平成28 年の実証事業で構築したシ ステムでは、SIer側で食器毎 に画像判別用のプログラムが必要でした。この為、食器の変更や追加に時間と費用がか かり、多店舗展開を検討する上でネックとなって おりました。
今回、吉野家様自身で自由に追加・変更が 可能となり、使い勝手とメンテナンス性を向上さ せることが出来ました。
今後も吉野家様と共に飲食業における作業負 担軽減に向け、食器洗浄工程の自動化に向 けた開発に取り組んでまいります。

ロボット活用ナビより  http://robo-navi.com/webroot/doc_download.html