事例紹介

生産性向上 射出成形機で発生する品質不良の要因をAIで特定

樹脂成形時に発生する不良の要因が特定できない

ある部品メーカー様では、射出成形機(樹脂加工機)で樹脂部品を製造する工程で、色ムラ、ショート、分散等の品質不良が時折発生していました。 そのため、それぞれの品質不良についてデータを収集し、社内で要因分析を行いましたが、データが膨大で、成形機がどのような状態のときに不良が発生しているか、把握できない状況でした。

  • 製造業

データをAIで分析、不良要因を特定し、品質改善プロセスを構築

AIで分析を行うにあたり、成形機内部のプロセスデータをPLCで収集し、ショットナンバーと良品・不良品結果とを紐づけたデータを準備。それらをAIを使い特微量分析することにより、温度、圧力などの品質不良に影響する変数が不良品発生にどの程度影響するかをランキング形式で出力する学習モデルを作成しました。
このAI学習モデルにより、膨大なデータから不良品の発生要因を特定し可視化することが可能になり、成形不良の削減に向けたオペレーションの改善への気づきを得ることができました。

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鈴与商事はAIを活用した業務改善を実現します

私たちは、製造現場の課題解決を図るために、株式会社スカイディスクと協働で、業務ヒアリング、お客様の課題の抽出、解決策の立案、PLCを活用したデータ収集システムの構築、AI学習モデルの作成まで、一貫したサービスの提供が可能です。

◆解決できる課題
 ・故障予知   ・検品   ・生産性向上
 ・品質改善   ・歩留まり改善  など

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