ハイパースペクトルカメラ導入の費用対効果は?
2021.09.30 |
「製造過程で不良品を減らし、より収益を上げたい」
「目視で行っているチェックを機械化して、人件費を下げられないだろうか」
経営改革の一環で現場にもコスト削減の波が押し寄せていたり、今後の労働人口減少を踏まえて生産性の向上、収益改善を図る企業も少なくないでしょう。
このような状況もあり、ハイパースペクトルカメラについての問い合わせが増えています。
導入を検討する際に重要になるのが費用対効果。
問い合わせをいただいていても、「予算がなく、導入できなかった」、「現場は導入に賛成だが、経営陣にメリットをうまく伝えられず決裁が降りなかった」という声も聞かれます。
そこで今回はハイパースペクトルカメラの導入にあたって考えておきたいメリットと費用対効果を具体的にご紹介します。
ハイパースペクトルカメラとは?
まず、ハイパースペクトルカメラとは何かを簡単にご説明いたします。
ハイパースペクトルカメラ(Hyperspectral camera)とは、光を波長ごとに分光して撮影するカメラです。
私たちが普段よく使っているデジタルカメラは「RGBカメラ」と呼ばれ、Red:赤、Greed:緑、Blue:青の3色(3バンド)の光を電気信号に変換し、データを得ます。このデータは2次元の平面データであり、人間の視覚情報に近いイメージとなります。
3色よりも多い10程度の波長情報が得られるカメラがマルチスペクトルカメラ、100,200バンド以上の波長情報が得られるのがハイパースペクトルカメラです。これらのカメラは2次元の平面データに加え、波長情報が加わります。
波長情報を分析することで、目視よりも多くの情報、さらに目視ではわからない画像データが得られます。この画像データをソフトウェアで処理し、目的に合わせて使用します。近年では工業、農業、分析、バイオなどさまざまな分野で、異物検査、品質管理、成分分析などの目的で使用されています。
ハイパースペクトルカメラを導入する3つのメリット
次に、導入後に削減できる費用および導入のメリットを考えてみます。
以下の3つがあげられるでしょう。
1. 人件費の削減
2. 問題対策費用の削減
3. その他
1の人件費は、目視検査を人で行っている場合です。ハイパースペクトルカメラを導入せずにいると、費用がかかり続けます。また、スタッフが入れ替わる際に育成が必要となりますが、育成の期間はさらに人件費がかかります。加えて、少子高齢化で人員を今後も確保し続けられるとは限りません。目視検査をハイパースペクトルカメラが代替することは、長期的に見ると大きなコストダウンにつながるでしょう。
2の問題対策費用は、不良品の回収費用だけではありません。問題が生産ラインの停止を引き起こす場合には、ラインを停止している間に得られたはずの利益がすべて問題による損失となり、その額は膨大なものになる可能性があります。
3のその他は、金銭的に明確ではないものがいくつか考えられます。1の人件費に関わる部分ですが、検査を人で行う場合に考えなければならないのは精度です。人間なので、精度が安定しているとは限りません。そうなると、2で挙げた問題が発生する可能性が増します。一度問題が発生すると企業としての信頼が失墜します。信頼が回復するまでにかなりの時間を要し、業績悪化、最悪の場合は廃業ということも考えられます。
機械による自動化でデータが蓄積して良品と不良品のしきい値が明確になり、目視をも勝る精度で製品の品質が安定していきます。問題の発生リスクも下がるでしょう。
導入の費用はどのくらい?
では、ハイパースペクトルカメラを導入すると費用はどのくらいでしょう。
以下の2つの費用がかかります。
1. 機器の費用
2. ソフトウェア費用
ハイパースペクトルカメラとひとくちに言っても、ビデオタイプ、スナップショットタイプ、ラインタイプなどの種類があります。また、それぞれのタイプやメーカーによって、空間分解能(画像のきれいさ)、波長分解能(取得する波長の細かさ)、波長帯域(撮影できる対象)など、それぞれ特徴があります。そのため1台、数十万円〜1,000万円と価格帯も幅広くなっています。ですので、目的に応じて選んでいただきたいですが、ご自分で選ぶのは難しいので、ご相談いただくことをおすすめします。
また、ソフトウェアに1,000万円程度を見積もっていただきたいのですが、こちらは状況により変動します。独自の解析が必要になる場合は追加で、お客様ご自身でソフトウェアの設定を行えると削減できます。
費用対効果を計算してみよう
ここまでにあげた内容をもとに、費用対効果ROIを計算してみましょう。
ハイパースペクトルカメラは減価償却資産と考え、耐用年数を5年と考えます(※)。
もちろん5年以上使用することは可能ですが、計算上は5年とします。
※東京都主税局「減価償却資産の耐用年数」
https://www.tax.metro.tokyo.lg.jp/shisan/info/hyo01_01.pdf
― 効果(削減できる費用)
ハイパースペクトルカメラの耐用年数の5年で削減できる費用を計算すると、
1. 人件費の削減
5ラインで2名体制、2交代とすると、
5ラインx2人x2交代=20人月
20人月x20万円(給与)x12カ月=4,800万円/年
2. 問題流出時の対策費用
起こったと想定した際にかかる費用を大まかに算出し、以下の金額で仮定します。
また、機械による自動化で問題流出は発生しないとすると、この金額をそのまま削減できます。
1,000万円/年
削減できる費用の合計は、1年あたり5,800万円となります。
1+2=5,800万円/年
― 費用(投資金額)
自動判別用のハイパースペクトルカメラを導入した場合
5ラインx機器費用=(300万円〜1,000万円)
=1,500万円〜5,000万円
ソフトウェア費用(1,000万円)など
合計 2,500万円〜6,000万円
削減できる費用を増えた利益とみなし、以下の計算式に当てはめてみます。
ROI = 削減できる費用 ÷ 投資金額 x 100(%)
削減できる費用は5,800万円/年なので、減価償却の期間と同じ5年間では2億9,000万円ですので、
2億9,000万円 ÷ 2,500万円 x 100(%) = 1,160%
と非常に高いROIになります。
こちらはあくまで一例であり、100社あれば100通りとなります。
しかし、導入に費用はかかっても長期的に見るとリターンは大きいことはおわかりいただけたのではないでしょうか。
また、ハイパースペクトルカメラで何をどこまで自動化したいかによっても機器のスペックおよび機器の価格は変わってきます。
デモで試してから導入を検討していただくことも可能ですので、まずはお気軽にお問い合わせください。
\低価格で高機能!様々な用途で使用可能!/
費用対効果抜群のエントリーモデル
マルチ・ハイパースペクトルカメラ
XIMEA -snapshot
XIMEA-SNAPSHOTはXIMEA社の産業用超小型カメラとimec社のモザイクフィルタ技術によるスナップショットタイプのマルチ・ハイパースペクトルカメラです。リアルタイムにビデオレートでスペクトルキューブを取得することが可能です。
超小型、軽量かつUSB3.0 Vision対応で急速に発展しているマシンビジョン市場のニーズに適したハイパースペクトルカメラで、システムへの統合を可能にします。食品分野における品質管理や農作物へのモニタリング、生産工場でのロボットガイダンス、手術などの医療分野におけえるAR(拡張現実)、生体認証、法医学、地球観測など。ハイパースペクトルイメージングの産業用途への活用範囲をさらに広げます。
【無料】価格表を配布中!
マルチ・ハイパースペクトルカメラXIMEA-snapshot以外にもコストを抑えながらしっかりと成果の出せる様々なハイパースペクトルカメラをご用意しております。ご使用用途に合わせてご提案しておりますので、ぜひご活用ください。
関連コンテンツ
このカテゴリのコンテンツ
ハイパースペクトルカメラコース
スペクトルカメラ知識コンテンツ
スペクトルカメラ技術基礎
スペクトルカメラ論文
スペクトルカメラの選び方
スペクトルカメラのデモ
スペクトルカメラアプリケーション
- SDGsと光学機器・センサー
- ハイパースペクトルカメラ事例集
- 見えない異物を検出
- クロロフィル測定とは?
- 偽造防止印刷とは?
- 近赤外分光で繊維選別
- ハイパースペクトルカメラ事例|工業分野
- プラスチック資源循環促進法とは
- 近赤外分光でプラスティック選別
- 半導体・フィルムの膜厚測定
- マシンビジョンでの活用事例
- ハイパースペクトルカメラ事例|食品分野
- 食品産業業界の未来を考える
- 食品産業で活躍するIoTセンサー
- ハイパースペクトルカメラ事例|医療分野
- 医療分野での活用
- ハイパースペクトルカメラ事例|インフラ分野
- インフラ(コンクリート)の維持保全
- ハイパースペクトルカメラ事例|防衛・セキュリティー分野
- ハイパースペクトルカメラ事例|リモートセンシング
- ハイパースペクトルカメラ事例|農業分野
共通コンテンツ
工業分野
食品分野
製薬・医療分野
インフラ分野
防衛・セキュリティ
農業・リモートセンシング
注目の記事
機械学習/ディープラーニングを活用したスペクトル解析
「プラスチックの選別」に革新!
近赤外分光がプラスチックのリサイクルに貢献
ハイパースペクトルカメラ導入の費用対効果は?
【第1回】光学機器商社がレタスで実験してみた!
種まき編