AIアプリケーション
EMS
Profet AI の専門知識を活かし、製造プロセスデータを活用して予測モデルを構築します。当社のソリューションは、電子製造サービス（EMS）業界において、プロセスパラメータの最適化、品質問題の要因特定、生産前のパラメータシミュレーション、および製造結果の仮想測定を支援します。
アプリケーションシナリオ
パラメーターの推奨、人員需要予測、異常検出
状況
電子製造サービス産業（Electronic Manufacturing Services、EMS）は、消費者向け電子製品、通信設備、産業用コントローラー、医療機器などの製造と受託生産を行う重要な電子製造分野の一つです。科学技術の発展に伴い、電子製品の市場ニーズは成長を続け、EMS産業は世界市場で欠かせない役割を担うようになりました。
チャレンジ
しかし、EMS産業は激しい価格競争、技術の進歩、複雑なサプライチェーン管理、環境保護規制の厳格化など、多くの課題に直面しています。これらの問題に対応するため、EMS産業は品質管理の改善とコスト削減を続けるとともに、顧客やサプライヤーとの関係を強化し、市場競争力を確保して発展を続けなければなりません。
リフローのパラメーター推奨
リフローのパラメーター推奨は、EMS産業の鍵である製造プロセスを最適化する。加熱と冷却、そしてパラメーターの調整によって、溶接の品質と生産効率を確保する。
問題分析：
- パラメーターの最適化に時間と労力がかかる：経験に依存してパラメーターを調整すると、大量の時間と人的コストがかかる上、試行錯誤のコストも高くなる。
- 品質の一致性を保障できない：パラメーター設定が不適切だと、溶接の品質がばらつき、製品の欠陥率が上昇する。
- 多くの技術者が必要：多くの専門技術者が必要であるため、人材訓練と定着にかかるコストが高くなる。
成果：
- 製品品質のシミュレーションとオンラインのパラメーター調整で、製品欠陥率を10％引き下げた。
- パラメーター推奨で時間コストを20％削減し、生産効率が向上した。
労働力需要の予測
労働力需要の予測は、人材管理における重要な作業だ。未来の需要を正確に予測できれば、合理的な人材配置と人材リソース管理を行って、各部門が必要な労働力を確保することが可能となる。
問題分析：
- 需要の不確定性が高い：市場ニーズの変動が大きく、製品ライフサイクルが短いため、労働力需要は正確に予測することが難しい。
- 人材配置の効率が低い：労働力需要を正確に予測できないと、人材が過剰又は不足することとなり、生産効率とコストに影響する。
成果：
- 労働力需要の正確な予測によって人材の過不足を避け、人材配置効率を8％引き上げた。
- 人的コストを削減：合理的なマンパワー計画によって無駄を削減し、人的コストを13％引き下げた。
- 生産効率が向上：適時適量の人材配置で、生産効率が向上した。
ねじ締めの品質検査
ねじ締めの重量ポンドが基準に達していても、ねじの断裂やゆがみのリスクは存在し、顧客からのクレームや罰金につながる恐れがある。
問題分析：
- 検査の効果が低い：製品の特性上、インライン検査ができない。
- 分析方法が不明：問題があることが判明しても、エンジニアが適した分析方法とツールを持っていない。
- 計画の実行が困難：分析方法があったとしても、これまでの方法では計画の実行が難しい。
成果：
- モデルによる即時検査で、最終品質検証で返品されるねじが20％減少した。
- ねじ検査の効率が50％向上した。