AIアプリケーション
設備供給
Profet AI AutoML を使用して、設備供給業者はプロセスデータを活用して予測モデルを構築し、インテリジェントな監視システムの自動構築を行い、ダウンタイムの頻度と時間を削減します
アプリケーションシナリオ
データ分析、異常検出、調達予測
状況
技術革新と政府政策の支援を受けて、世界の半導体装置、電子製造装置、自動化装置、医療装置などの設備供給市場は成長を続けています。競争が激化する中、技術革新に加えて、設備供給業者のブランド構築とアフターサービスの重要性が増しています。
チャレンジ
新人の採用が難しく、熟練の従業員が退職する二重の圧力に直面する中、多くの設備供給業者がAI技術を導入しています。AIとIoTを統合することで、従来の装置の信頼性とスタッフの効率を向上させています。課題に直面しながらも、継続的なイノベーションと技術のアップグレードにより、急速に変化する市場で成功を収めることが期待されています。
設備保守のインテリジェントモニタリング
機械装置にインテリジェントモニタリングシステムを構築し、速度、温度、圧力などのプロセスデータを収集します。モデルを通じて装置が異常を発生しそうかどうかを判定し、突発的な故障のリスクを減らします。
問題分析：
- 部品と原材料の損失: 損傷した部品や失われた原材料の調達と交換には時間がかかり、設備や生産ラインの運用が中断されます。
- 計画外の人員配置: 装置が壊れてから修理や緊急対応のために人員を派遣するため、人員資源が無駄になります。
- 緊急修理コストの高さ: 修理スタッフが即座に現場に行って修理を行う必要がある場合、労働コストが高くなる上、緊急部品の調達が必要になることもあります。
成果：
- 予測保守: 設備データを分析することで潜在的な故障を早期に発見し、計画外のダウンタイムを17%削減します。
- 効率の向上: AIインテリジェントモニタリングシステムを統合することで、スタッフの効率を40%向上させ、メンテナンス業務の総売上を30%向上させます。
設備備品調達数量予測
製品納入後、部品の備品需要は予測が難しいです。備品が不足すると、顧客が修理を必要とする際に適時に提供できず、顧客満足度と信頼度に直接影響を与えます。一方、備品が過剰だと在庫の無駄が発生し、在庫管理コストと資金圧力が増加します。
問題分析：
- 備品数量の予測が難しい: 過去のデータや固定ロジックに頼るため、予測結果が正確でないことがよくあります。
- 在庫コストの増加: 備品の過剰在庫は無駄を生じさせ、在庫管理と資金圧力を増加させます。
- 顧客満足度への影響: 備品が不足すると即時の修理ができず、顧客満足度に影響を与えます。
成果：
- 在庫管理の改善: 予測結果に基づいて備品在庫を事前および即時に処理し、在庫の無駄を減らし、在庫コストを8%節約します。
- 正確性の向上: モデルを通じて企業の備品調達行動の意思決定を支援し、備品の正確性を10%改善し、運用効率を向上させます。