AIアプリケーション
コネクタ
Profet AI は、コネクタ製造業者がモデル分析、予測、シミュレーションを実施するのを支援します。さまざまなプロセスでパラメーターの推奨と最適化を行い、急速に変化する市場のニーズに対応します。
アプリケーションシナリオ
パラメーターの最適化、生産予測
状況
電動車、グリーンエネルギー技術、スマートヘルスケア、AIoT産業、5Gおよび高速電気通信分野が世界的に急成長している中で、コネクタの需要も急速に増加しています。コネクタは各種電子機器のコアコンポーネントであるだけでなく、高速データ伝送と安定した接続を実現するための重要な技術です。これらの急速に進化する産業において、先進的なコネクタ技術は、将来のイノベーションと効率的な運用を推進する基盤となります。
チャレンジ
さまざまな業界の製品機能、デザイン、品質、コストに対する多様なニーズを満たすために、コネクタ産業は製品開発の強化に努めており、より高性能で高信頼性のコネクタを次々と発表しています。グリーン生産のトレンドが台頭する中、コネクタ産業も材料の革新と持続可能性に注力し始めています。生産プロセスの積極的な改善と最適化を通じて、この産業はインテリジェンス、高効率、および持続可能性の方向に向かって着実に進んでいます。
射出成形機パラメータの最適化
射出成形は工業プロセスで広く使用されていますが、専門知識の伝承の難しさ、工場拡張の困難さ、試作調整の効率の低さなどの課題に直面しています。
問題分析：
- 専門知識の伝承の難しさ: 従来の試作過程では調整が人員の経験に依存しており、その経験を伝承するのは難しい。新しい従業員は問題が発生した際に迅速に解決できない。
- 少量多品種生産: 頻繁な金型交換が必要で、試行錯誤のコストが増加する。
- 試作調整の効率の低さ: 製品品質は環境要因、旧式の設備、金型の消耗、再生材料などの影響を受け、多くの影響因子を迅速に分析するのが難しい。
成果：
- 調整プロセスの標準化と伝承: 試作時間を10%短縮し、生産準備時間を削減。
- モデル推薦のパラメータ: 新しい従業員が機械パラメータを迅速に調整できるよう支援し、生産効率を12%向上。
点膠機の接着量予測
点膠は広く使用されているプロセスであり、接着量の制御が重要です。接着量に影響を与える要因を検証し、最適な点膠パラメータを確立することで、作業効率を向上させることができます。
問題分析：
- 接着剤の浪費: 不適切な設定が過剰な接着剤の使用を引き起こし、材料コストを増加させる。
- 点膠設備の多様性: 異なる種類の点膠設備にはそれぞれ特長があり、最適な量産状態に調整するためには多くの試行錯誤が必要。
成果：
- モデル推薦の適切な接着量: 不必要な接着剤の使用を減らし、材料コストを6%削減。
- モデル推薦のプロセスパラメータ: 調整時間と生産中の停止時間を減らし、作業効率を12%向上。
溶接パラメーターの最適化
コネクタ製造プロセスにおいて、異なる部品をしっかりと接合するために溶接プロセスが重要です。この過程では、部品の材料特性、温度管理、圧力時間などの製造パラメーターを考慮する必要があります。異なる製造バッチ間での溶接の一貫性を実現することは、大きな課題となっています。
問題分析：
- 多岐にわたる不良原因：超音波溶接の過程では、溢れ、バリ、傷、破損など、さまざまな不良が発生する可能性があり、溶接品質を最適化するために機械のパラメーターを継続的に調整する必要があります。
- 熟練技術の継承の難しさ：熟練技術者は、不良が発生した際に短時間で調整すべきパラメーターを見極め、製品の品質を正常に戻すことができます。しかし、新人社員は機械のパラメーター調整に不慣れなため、問題解決に時間がかかります。
成果：
- モデルによる要因分析: モデルを用いて各不良原因に影響を与える重要なパラメーターを迅速に特定し、製造工程の歩留まりを7%向上させます。
- 機械調整時間を15%短縮: モデルが機械パラメーターと不良状況の関連性を識別し、最適なパラメーター設定値を現場の作業員に提供することで、不良の発生を最小限に抑えます。