製造工程AI
不良が出る前に信号を読み取ります。
設備異常予測、映像外観検査、歩留まり原因追跡により、製造現場の損失を減らすAIエージェントです。
現場の課題
現在、このように対応されているはずです
- 設備異常は停止してから初めて分かる
- 検査基準が検査者ごとに異なる
- 歩留まりが下がった原因を事後にも特定できない
できること
エージェントが担当する部分
設備異常予測
センサーの推移から通常と異なるパターンを見つけ、停止前に通知します。
外観検査
映像で欠陥を判定し、検査者間のばらつきをなくします。
歩留まり原因追跡
工程変数と不良率を結び付け、どの条件で悪化したかを指摘します。
作業標準点検
標準作業と実際の作業の差を記録し、改善点を残します。
期待効果
何が変わるのか
- 計画外停止
- -40%
- 検査ばらつき
- 解消
- 原因特定
- 当日
試験適用区間で実データにより測定した後、目標値を改めて設定します。
導入の流れ
4段階で導入します
- 1
設備データ連携
- 2
正常範囲の学習
- 3
1ライン検証
- 4
ライン拡大
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