品質マネジメント設計・製造からアフターサポートまでのデータ統合による品質向上

製造現場の熟練者が行う膨大な部品組合せ選択を自動化

製造の現場では、データ化された製造プロセスが一般的になっています。一方で、熟練者の経験で培われた技能でしか生産性や品質を維持できない工程は取り残されており、技能の伝承や属人化の課題を持つ企業はAIによる解決に取り組んでいます。
この事例では、製品の組立プロセスにおける、母材加工工程の属人化が課題です。母材加工工程では、母材の条件に合わせた最適な部品の組合せと、その加工条件の決定を、技術者が経験に基づき行っています。そのため、担当する技術者によって作業精度にばらつきがあり、生産性に影響を及ぼしていました。
そのため、過去に製造した製品の母材、部品、加工条件のデータや検査結果のデータを機械学習することで、製造時に最適な組合せをリコメンドし、最終的に決定した組合せの検査結果を予測する仕組みを構築しました。これにより生産性が向上しました。

適用効果

• 母材の条件に合わせて、最適な部品と加工条件の組合せを提示(作業精度の向上)
• 事前に検査結果を予測する事できるため、無駄な繰り返し作業を未然に防止(コスト削減)
• 熟練者の暗黙知を形式知化し属人化を排除(技能伝承)

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