製造現場での課題解決に貢献

Project | 製造

製造ラインや加工装置にさまざまなセンサーを取り付け、そこから得られる情報から、さらなるオペレーションの改善や効率化、適切化につなげることが求められています。機械学習 /人工知能により、これまで発見することが難しかった膨大なセンサーデータと、異常・故障・寿命・品質の相関関係を把握し、その判別ロジックを製造ラインに組み込むことで、さまざまな工程をより効率的に運用することが可能となります。

異常・故障検知

装置に取り付けたセンサーで、安定状態から不調、故障に至るデータを取得し、機械学習によりそのパターンの遷移を見つけ出します。学習済みモデルでリアルタイムデータを監視し、事象発生前にアラート表示やフィードバック制御を行い、不測の事態を未然に防ぎます。

 

寿命予測

加工工具や消耗部品は、過去の実測値や理論値から、サイクル数などの基本的な計測値で交換タイミングが決められているケースがほとんどです。機械学習/人工知能を用いて、その工具や部品の寿命と使用状態のデータとの時系列的な相関関係状態をリアルタイムに監視し、最適な使用期間での交換が可能になります。

 

品質安定化

鋳造や射出成型、溶接などリアルタイムに品質を監視することが困難な工程では、後工程で検査が行われるため、製造上のどのパラメーターが品質に影響しているのか把握することが困難です。さまざまな製造パラメーターと検査結果の関係性を分析することで、その相関関係や品質悪化の予兆を見つけ出し、この情報を製造工程にフィードバックすることで品質改善に繋がります。

 

運転最適化

AIによる異常検知や寿命予測といった予防保全、品質管理への応用により、製造ライン全体の最適化が可能になります。さらに、設計・試作段階でも、過去の膨大な記録からのナレッジ獲得や、最適なパラメーターの探索によるシミュレーションの短縮など、幅広く支援することができます。部分最適から全体最適まで、AIは生産ラインのさまざまな課題解決に貢献します。

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