CHALLENGE

トップエンジニアリングのチャレンジ

将来を見据えた、多彩なキャリアプランを描いていくために

point 01

充実した制度で、技術者としての成長を支援

入社後1〜3ヶ月は研修センターにて、基礎的なビジネスマナーやエンジニアとしての心構え、グループワークを通した技術開発などの新入社員研修を行います。派遣後はオンデマンド配信による多彩な講座を完備しているため、24時間365日自分の好きなタイミングで必要なスキルを学ぶことができます。その他、技術資格手当の支給制度も整っており、一人ひとりの成長意欲に合わせたスキルアップを支援しています。
point 02

高みを目指したキャリアステップも夢じゃない

トップエンジニアリングは、「機械設計」、「電気・電子設計」、「ソフトウェア開発」、「ITインフラ」、「プラント設計」、「生産技術」など、多様な分野・業界で若手のうちからスケールの大きなプロジェクトに携われます。自身の特性・希望に合わせた選択肢があり、将来的には大手メーカー、認知度のある企業への転職や独立といったキャリアアップを描くことも可能です。キャリアモデルとなるOB・OG社員を紹介します。

卒業した先輩社員を見る

point 03

トップエンジニアリングのAIに対する積極的な取り組み

製造フィールドにおいて、業界草創期から平山グループが培ってきた生産・製造技術と、機械学習・深層学習との融合により、生産・安全・教育品質のイノベーションを実現し、人的資本の課題解決をサポートいたします。
安全監視 × AI ソリューション
標準作業 × AI ソリューション
設備保全 × AI ソリューション
品質管理 × AI ソリューション
人材育成 × AI ソリューション
安全監視 × AI ソリューション
標準作業 × AI ソリューション
設備保全 × AI ソリューション
品質管理 × AI ソリューション
人材育成 × AI ソリューション

事例01

標準作業支援AI

形骸化しがちで運用徹底がむずかしい標準作業の支援を、Deep Learning(物体検知)により実現する事例です。属人化を避けづらい組み立て工程、検査工程における教育工数の削減、高度化から、作業ミスの即時発見、修正、さらには不具合発生時の原因特定、業務改善を実現可能とし、トレーサビリティの向上までも可能とするものです。

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事例02

不良品検出AI

塩ビパイプの外観検査自動化を、Deep Learning(物体検知)により実現する事例です。多品種で大きさや形状種類の多い製品群において、欠損や不要突起等の不良品検出を自動化します。Deep Learningを用いた画像認識技術により、高い検出性能と汎化性能を両立させます。検査ラインにおける既存の処理速度や設備を維持しつつ、出荷製品不良率の低下と作業効率向上を実現します。

事例03

危険エリア侵入検知AI

動体検知により、危険個所への侵入や危険な動作状況の検知・警告をDeep Learning(物体検知)により実現する事例です。同様の内容をセンサーで行った場合、死角の発生や高コストといった課題があるため、最少AI カメラによる網羅的な監視により、低コストで作業事故防止・安全性の向上、作業効率化を実現します。