データ収集からAIモデル開発までをトータルでサポート
製造現場ではこれまで熟練作業者やベテランの勘や経験により設備異常や不良発生を検知、防止してきました。一方で高齢化や人手不足の進行により、これらの活動ができなくなることが予想され、AIによる分析に大きな期待が集まり、現場での活用が進んでいます。
鈴与商事のAIソリューションは、FAの知見をベースにお客さまの業務ヒアリングや目的の設定から、データの収集、AIによる解析の仕組み、改善につながるアウトプットまでを、ワンストップで提供します。本運用後も、現場のニーズに応え、より精度の高い解析を行い、業務のさらなる改善につなげます。
こんな課題を解決します
・AI開発を進めるにあたり、どこから手を付けていいかわからない
・人や機械が行っている作業を自動化させ、コスト削減、生産性の向上を図りたい
・熟練の技術を継承させたい
＜たとえば＞
・生産・製造における製造不良の要因の特定を自動化させ、歩留まり率の向上に貢献します。
・振動や音など、熟練者の五感に基づき判断していた設備保全を、データを活用することで故障予測を実現し、異常検知の精度を向上させます。
・技術者の勘と経験に頼っていた設備機器のコントロールをAIを使いシステム化することで、知見を見える化し、技術を継承するとともに、業務の効率化を図ります。
導入にあたって
導入までの流れ
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下準備
- データ診断
- PLCやセンサーから収集したデータの量、質など、AIで利用できるものかを診断します
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＜向いてるデータ、向かないデータ＞
・熟練者の技術に頼る判断
・データの項目数やデータ量が多いものを人が判断している作業
・データを定期的に取得していない場合、データを取得する際の時間間隔が大きいものは適していない
データ収集のご相談はこちら -
STEP1
- AI化に向けた基本設計を開始
- 使えるデータと判断した場合、データの集計、可視化を行い、AI化に向けた基本設計を行います
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STEP2
- AIの試作
- 試作のAIを作成し、AIの精度を検証します。精度が低い場合は変数の追加などを行います
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STEP3
- 試作の改善、システム化
- 本格導入するために、AIのチューニングや、APIの構築およびシステムテスト等を行います
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STEP4
- 運用開始
- AIを本格稼働させます
