紙幣選別機のAR部品カタログ
金融機関がAR支援の設備メンテナンスを視覚的部品認識とリアルタイム診断で導入した事例。
50+
カタログ化された部品
Finance
業界
2026
稼働開始
2
プラットフォーム
課題
紙幣選別機は5万〜50万ドルの費用がかかり、毎日数百万枚の紙幣を処理します。ダウンタイムのコストは1時間あたり500〜2,000ドルです。部品の誤認識は間違った交換部品の発注を意味し、数週間の遅延と高額なダウンタイムの延長につながります。新しいメンテナンスエンジニアは、独立して設備を保守できるようになるまで数か月の指導が必要です。
ソリューション
VPS駆動の部品認識により、エンジニアはデバイスを任意のマシン部品に向けることができます。システムは即座に部品を識別し、カタログ情報、摩耗状態、注文オプションを表示します。2つのプラットフォームをサポート：ハンズフリー操作用のRokid Max Pro ARグラスと柔軟性のためのAndroidタブレット。
VPS部品認識
視覚測位システムがリアルタイムでマシン部品を識別——QRコードやマーカー不要。
AI駆動診断
システムが部品の摩耗を分析し、視覚検査データに基づいてメンテナンス措置を提案。
分解図
3D分解図で複雑なサブアセンブリの内部構造と組立順序を表示。
透視モード
筐体パネルを透視して、分解せずに内部部品の位置を特定。
リモートエキスパート（VCS）
ビデオコラボレーションにより、リモートの専門家がリアルタイムで現場エンジニアに複雑な修理を指導。
オフラインモード
インターネット不要で完全な機能——ネットワークアクセスが制限された安全な金融施設に不可欠。
仕組み
エンジニアがRokid Max Pro ARグラスを装着するかタブレットを手に取り、カメラを選別機に向けます。VPSが2秒以内に部品を認識し、部品情報、メンテナンス履歴、摩耗指標をオーバーレイ表示します。部品の交換が必要な場合、エンジニアはARインターフェースから直接注文できます。複雑な修理の場合、リモートの専門家がビデオ通話で参加し、現場のエンジニアが見ているものを正確に確認できます。
成果
2秒以内の部品認識——マニュアル不要、推測不要
Rokid Max Pro ARグラスによるハンズフリー操作
研修によるダウンタイムゼロ——新しいエンジニアは初日から生産的
ARインターフェースからの直接部品注文——部品の誤認識なし