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- オープンなAIを活用し、抜き取り検査に替わる品質管理方法の刷新を実現!
- オープンなAIを活用し、抜き取り検査に替わる品質管理方法の刷新を実現! - 解決策
製造過程で不良が出たら大量廃棄のリスクが!抜き取り検査の頻度と品質保持の両天秤…
オープンなAIを活用し、抜き取り検査に替わる品質管理方法の刷新を実現!
化学メーカー Z社 生産技術部
課題のポイント
- フィルムの品質維持のため一定間隔で切片を切り取り、抜き取り検査を行っていた
- 検査で不良が見つかった場合、対象ロットは回収・廃棄され大きな生産ロスが出ていた
- 製造ラインに各種センサーを設置してデータを収集したが、それを活用する方法が分からなかった
解決のポイント
- SAS® Viya® 導入により、規格値内に収まるパラメータ算出設定が即座にできた
- SAS Viyaとコンサルティングで、ログデータを活用した最適な制御モデルを構築できた
- これまで熟練技術者の経験や勘に頼っていた業務を改善でき、生産性が向上した
解決
強力なAIツールと卓越した知見に基づくコンサル力が、最適解を導き出した
あらゆるネットワークを駆使して情報を集めていたM氏は、取引先から、生産性向上に成功した同業他社の話を耳にしました。そこにSASのサポートがあったと知ったM氏は、同社に問い合わせ、その対応に驚きます。
「SASの担当者は、即座に当社の課題を理解し、その課題へのアプローチ方法を考察しはじめたのです。最初は分析ツールのベンダーという認識だったのですが、単にツールを提供するだけの会社ではないと感じました。そして、データへの向き合い方から、データ分析に関する知見とノウハウを生かした課題解決力の高さを感じました」(M氏)
X社の課題に対してSASからは、SAS Viyaを活用してログデータを解析し、最適化された制御モデルを構築することが提案されました。SAS ViyaはオープンなAI/アナリティクス・プラットフォームで、プログラミング不要、さらに機械学習が可能です。同時に、高いスキルを持つSASのコンサルタントによるコンサルティングサービスも魅力でした。M氏はすぐさま上層部に掛け合い、最適化制御モデル構築の協力を依頼する承認を得ることができました。
「導入してまず取り組んだのは、ログに示された数百ものパラメータ値を元に総当たりでシミュレーションし、規格値内に収まるであろうパラメータの算出をすることでした。これまで何回も設定し直していた作業が、たった一回の設定だけで済んだのです」(M氏)
続いて、連続生産による特性をモデル化し、最適な制御方法を導き出しました。この結果を製造工程に採用したことで、条件出しの時間は大幅に削減され、生産性の大幅な向上を達成することができました。これまで熟練技術者の経験や勘に頼っていた業務を改善し、難しい要求に応えることができたため、顧客からも高評価を得られました。
X社では、今後も当社のさまざまな課題解決にあたって、SAS Viyaと同社のコンサルティングサービスを活用していくことを考えています。