AI時代到来！生産ライン最適化のための機械学習活用法

製造業での機械学習活用方法

製造業の生産ラインでは、部品の欠陥率や生産効率向上を図ることが大切です。そこで注目されるのが機械学習の活用です。

例えばA社は、長年にわたり生産した部品データから、部品の欠陥の傾向や原因を機械学習アルゴリズムを用いて分析しました。その結果、特定の生産機械や操作員が原因で欠陥発生率が高いことが判明しました。そこで生産ラインの設計そのものや操作方法を見直すことで、欠陥率を半分以下に抑えることができました。

B社では線形回帰分析を用い、生産工程の各工程間の関係をモデリングしました。そしてそのモデルを基に、工程設定の最適化や並列化などによって生産性を15%向上させることができたそうです。

C社では製品の品質データと生産設備のセンサーデータを深層学習アルゴリズムに学習させ、品質向上と設備管理の自動化を図っています。早期異常発見率が95%以上と高 Accuracy で、定期点検やトラブル対応を効率化しているとされています。

以上のように、過去の生産データの分析から、設備や工程の最適化に至るまで、様々な場面で機械学習を生産ラインの最適化に効果的に活用できる事例があると考えられます。今後この傾向は更に強まっていくと思われます。

< 前へ一覧へ戻る　>次へ　>

弊社では、製造業の皆さまにご利用いただける調達購買管理システムを開発しております。

このシステムの提供価格を、現場のニーズに合わせた適正なものにするために、ぜひ皆さまのご意見をお聞かせください。

アンケートは完全匿名で行っておりますので、個人情報のご入力は一切不要です。お気軽にご協力いただけますと幸いです。

＼おすすめサプライヤー／

SNS

QCD調達購買管理クラウド「newji」は、調達購買部門で必要なQCD管理全てを備えた、現場特化型兼クラウド型の今世紀最高の購買管理システムとなります。

調達購買業務の効率化だけでなく、システムを導入することで、コスト削減や製品・資材のステータス可視化のほか、属人化していた購買情報の共有化による内部不正防止や統制にも役立ちます。