AIアプリケーション
製造
Profet AIはAutoMLを通じて製造部門のパラメーター最適化、バーチャル測定、異常検知をサポートします。また、データ分析によって生産効率の向上、製品品質の確保、経営コストの削減を実現します。
アプリケーションシナリオ
プロセスの最適化、品質予測、パラメーターの推奨
設備パラメーターの最適化
設備パラメーターの調整は製品品質の確保、生産効率の向上、設備寿命の延長にとって重要だ。いかに迅速に最適なパラメーターの組み合わせを見つけ出すかが、生産スタッフが直面している問題である。
問題分析：
- パラメーター調整の難度が高い：従来の方法は従業員の経験に依存している。人によって経験と判断に違いがあるため、製品品質がばらつく可能性がある。
- 実験コストが高い：大量の実験を行って最適なパラメーターの組み合わせを見つける必要があるため、材料、設備、労力などのコストとリソースを消耗する。
- 経験の伝承が困難：従業員の経験は総括し、広めることが難しい。このため、新人が速やかに習得できず、新たな材料や加工技術に応用することも困難だ。
成果：
- 過去の製造データを利用し、モデルを通じて各設備に最適なパラメーターの組み合わせを見つけ出した。これにより、製造プロセスにおける消耗を減少させ、生産コストを10％削減した。
- 従業員が行っていたパラメーター調整の時間を省略し、生産開始時間を早めて生産効率を5％高めた。
製造プロセスのバーチャル測定
製造業の絶え間ない発展に伴い、製品品質に対する要求は高まっている。従来の抜き取り検査ではニーズを満足させることはできなくなった。
問題分析：
- 実際の測定の限界：一部の自動化製造プロセスは長く、実際に測定を行うには大量のコストと時間が必要になる。さらに設備、材料、労力などの制限も受ける。
- 品質検査は抜き取りがメイン：精度に対する要求は高いが、一部の製造プロセスは抜き取り検査がメインであるため、問題のある製品が流出する可能性が高い。
- 生産ラインの調整が困難：既存の測定方法は即時のフィードバックができないため、生産ラインの調整が難しく、生産効率と製品品質に影響する。
成果：
- 予測シミュレーション機能を生産ラインに統合し、検査コストを10％削減した。
- 即時の測定結果とフィードバックを提供して、製造プロセスのスタッフがただちに生産ラインのパラメーターを調整できるようにし、品質管理コストが12％向上した。
設備の異常検知とADモデル
設備稼働の安定性は、生産効率と製品品質にとって重要だ。しかし今のところ、設備メンテナンスの方法は受け身であり、問題が発生してから修理を行うため効率が低く、生産を中断することになる。
問題分析：
- 予防メンテナンスがメイン：業界では依然として予防メンテナンス（PM）がメインだ。「事後の資料」が主であるため、事前の予測を行うことが難しい。
- リアルタイムの監視が困難：従来の設備監視方法は遅れがあるため、リアルタイムの稼働状況を反映できず、即時に異常を発見することができない。
成果：
- 現場のスタッフが短時間でプラットフォームを運用して異常検知モデルを構築し、データ駆動の意思決定が可能になった。
- モデルの現場応用とリアルタイムの監視によって設備停止を減少させ、異常な設備停止による損失を12％削減した。