導入事例③検知・認知・予測

AIによる検知・認知・予測で異常やその予兆をいち早く捉えることが
品質の安定化と設備停止の未然防止や熟練者のノウハウ継承につながります。

生産設備設定値の自動補正

熟練工の経験に頼っていた生産設備の制御パラメータ設定をAIで予測・自動補正。
試作コストの削減と生産品質の安定維持を実現した事例です。

1課題
課題のイメージ
  • 生産設備の圧力や温度などのセンサーの数値と環境の変化を鑑みながら数百の制御パラメータにて生産しているが熟練工しか設定できない
  • 合格水準まで制御パラメータの変更を繰り返すと材料費や人件費など余計なコストが発生
2対策
対策のイメージ
  • AI/機械学習を活用した生産設備の設定値が予測可能な自動補正システムの構築
3効果
効果のイメージ
  • 制御パラメータの試作の回数が減少し材料費や人件費の削減
  • 制御パラメータのリアルタイム最適化により生産品質の安定維持

システム構成

生産設備のセンサーデータをAIが分析し最適な設定値を予測・自動補正する仕組みです。
予測と補正を繰り返しながら品質を安定させます。

生産設備設定値の自動補正のシステム構成(概略) 設備データを収集しAIが設定値を予測して自動補正するループ
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