CASE
IMPROVEMENT
POINT
ビジネス上の課題
製造業において、製品の歩留まり（生産効率や品質）を最適化することは、競争力を高め、利益を増大させる上で非常に重要な課題となっています。歩留まりの改善は、原材料の無駄な消費を減らし、不良品の削減を促し、製造プロセスの効率化に繋がります。しかしながら、従来の手法では複雑なプロセスや様々な要因を考慮することが難しく、最適な解決策を見つけるのが難しいという課題があります。
予測分析による解決
DeepPredictorに搭載されているAI（人工知能）の予測・最適化技術を活用することで、簡単に製造業の歩留まり最適化を行うことが可能です。機械学習アルゴリズムを用いた予測モデルにより、製造プロセスにおいて影響を及ぼす要因やパターンを洞察することが可能となり、歩留まりを改善するための原材料の投入量や機器設定の最適値をサジェストし、生産計画の最適化を実現します。
必要データ
生産ラインの稼働データ、原材料データ、環境データなど
効 果
歩留まり最適化により、製造プロセスがより効率的になり、原材料の無駄な消費が減り、大幅なコスト削減を実現
製造業において、製品の歩留まり（生産効率や品質）を最適化することは、競争力を高め、利益を増大させる上で非常に重要な課題となっています。歩留まりの改善は、原材料の無駄な消費を減らし、不良品の削減を促し、製造プロセスの効率化に繋がります。しかしながら、従来の手法では複雑なプロセスや様々な要因を考慮することが難しく、最適な解決策を見つけるのが難しいという課題があります。
DeepPredictorに搭載されているAI（人工知能）の予測・最適化技術を活用することで、簡単に製造業の歩留まり最適化を行うことが可能です。機械学習アルゴリズムを用いた予測モデルにより、製造プロセスにおいて影響を及ぼす要因やパターンを洞察することが可能となり、歩留まりを改善するための原材料の投入量や機器設定の最適値をサジェストし、生産計画の最適化を実現します。
歩留まり最適化における予測分析には、以下のようなデータが必要となります。
データイメージ
AIを利用した歩留まり最適化により、不良品を削減でき、製品の品質向上も実現されます。また、製造プロセスがより効率的になり、原材料の無駄な消費が減り、結果として大幅なコスト削減に繋がります。
