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製造業IT・DX

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不良予測とは？課題と対策・製品を解説

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企画・設計DX

デジタルツインの活用
試作レス開発の推進
3Dプリンタ活用の試作
リードタイムの短縮
部品から製品・図面の逆引き
試験データの連携
紙図面のCAD化
部品の共通化・標準化
設計変更プロセス
治具設計の効率化
デジタルスレッドの実現
デジタルカタログの充実
法規制・規格への適合性
CAMの効率化
試作回数の削減
デジタルツインの活用
試作レス開発の推進
3Dプリンタ活用の試作

生産・製造DX

工場設備のIoT化
生産データの収集と分析
遠隔監視・制御
リアルタイム進捗管理
設備稼働率の改善
エネルギー消費量の見える化
生産ラインの省人化
不良予測
生産計画の最適化
工場のレイアウト変更
熟練作業の可視化
工場設備のIoT化
生産データの収集と分析
遠隔監視・制御

調達・購買DX

見積・承認ワークフロー
相見積もりの取得・比較
在庫・発注の適正化
サプライヤー評価・管理
購買データの見える化
契約・文書の電子化
複数拠点の購買情報統合
購買部門のペーパーレス化
見積・承認ワークフロー
相見積もりの取得・比較
在庫・発注の適正化

品質管理・検査DX

目視検査の限界
全数検査の実現
不良品の見逃し防止
データ散在による非効率
検査基準の統一化
不良発生原因の特定
検査記録の電子化
トレーサビリティ管理
複数拠点のデータ統合
高速寸法測定
異常予兆検知
検査データのセキュリティ
ポカヨケのデジタル化
官能検査の代替
ロット追跡
検査プロセスの遠隔監視
目視検査の限界
全数検査の実現
不良品の見逃し防止

物流・倉庫DX

入出荷情報の連携
複数倉庫在庫の一元管理
在庫・出荷管理
倉庫の棚卸し
入荷検品
返品・不良品管理
ピッキング作業
出荷・梱包作業
物流ルート最適化
ペーパーレス化推進
労働安全の管理
入出荷情報の連携
複数倉庫在庫の一元管理
在庫・出荷管理

保守・メンテナンスDX

故障予測
異常検知
設備稼働状況の監視
故障履歴分析
予防保全計画
遠隔点検・保守
保守記録のデジタル管理
保守部品の在庫管理
複数工場設備の集中管理
メンテナンス時間の可視化
故障予測
異常検知
設備稼働状況の監視

営業DX

顧客データの一括管理
ポータルサイト構築
問い合わせの自動応答
名刺管理
ターゲット企業リスト作成
営業進捗の可視化
営業活動の予実管理
見積書・提案書の作成
営業ノウハウの共有
営業業務のペーパーレス化
顧客データの一括管理
ポータルサイト構築
問い合わせの自動応答

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営業・マーケティングDX
経営支援DX
製造・生産・品質DX
総務・人事・経理・法務DX
調達・購買・見積DX
保守・メンテナンスDX
その他製造業IT・DX
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生産・製造DXにおける不良予測とは？

生産・製造DXにおける不良予測とは、IoTセンサーや生産履歴データなどを活用し、製造プロセスにおける不良品の発生を事前に検知・予測する技術のことです。これにより、品質の安定化、歩留まり向上、コスト削減、顧客満足度向上を目指します。

各社の製品

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【製造業向け】Factory-ONE電脳工場

【製造業向け】Factory-ONE電脳工場
NPO諏訪圏ものづくり推進機構
製造業の品質管理においては、製品の品質維持と向上、不良品の削減が重要な課題です。製造プロセスにおけるデータの可視化と分析、トレーサビリティの確保が求められます。Factory-ONE電脳工場は、これらの課題に対し、生産管理システムを通じて貢献します。 【活用シーン】 * 製造工程の品質管理 * 不良品発生時の原因究明 * 製品のトレーサビリティ確保 【導入の効果】 * 品質問題の早期発見と改善 * 不良品の削減によるコスト削減 * 顧客からの信頼性向上
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TRONベースリアルタイムOS『eT-Kernel』

TRONベースリアルタイムOS『eT-Kernel』
イーソル株式会社
eT-Kernelは、オープンソースのリアルタイムOSであるT-Kernelを、イーソル独自の技術をもとに拡張した組込みシステム向けのリアルタイムOSです。T-Kernelの利用法を定めた「T-License」にそって開発されているため、開発したソースコードを公開せずに製品化することができます。 eT-Kernelの2つのプロファイルの1つで、すべてのプロファイルの核となる「eT-Kernel Compact」は、以下の機能安全規格の第三者認証を取得しています。 ・自動車向け ISO 26262 ASIL D ・産業機器向け IEC 61508 SIL 4 また、イーソルのリアルタイムOS製品の開発プロセスは、医療機器向け安全規格IEC 62304に準拠していることが認証されています。 ※詳細は資料請求して頂くかダウンロードからPDFデータをご覧下さい。
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リアルタイムフィードバック制御型AIシステム(PLC・サーボ）

リアルタイムフィードバック制御型AIシステム(PLC・サーボ）
芳賀電機株式会社
当社が取り扱う『リアルタイムフィードバック制御型AIシステム』をご紹介します。 AIの学習結果をリアルタイムにフィードバック制御を実現。 状況の変化に対応し、学習データの自己更新を実施します。 また、理論値によるシミュレーションとの比較が可能です。 ご用命の際は、お気軽にご相談ください。 【特長】 ■AIの学習結果をリアルタイムにフィードバック制御を実現 ■状況の変化に対応し、学習データの自己更新を実施 ■理論値によるシミュレーションとの比較が可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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稼働監視システム(チョコ停監視)

稼働監視システム(チョコ停監視)
株式会社クレアビジョン
当システムは、光電センサを用い、製品のサイクルタイムを超えた場合 チョコ停とカウントし、設備停止時間をカウントする。 ※チョコ停とは、設備が突然停止する故障の内、オペレータが容易に 復帰できる故障。 チョコ停とカウントしたと同時にWebカメラで、設備停止前後の動画を 保存することにより、停止の原因を解明し稼働率の向上に繋げる。 【機能概要】 ■カメラによる生産数の取り込み ■品種ごとの生産数の振り分け ■設備停止時間の集計 ■設備停止前後の動画を連続保存し画面表示 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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生産管理システムからの工場ダッシュボード構築事例

生産管理システムからの工場ダッシュボード構築事例
ジール株式会社
ジール株式会社が開発し、構築した事例をご紹介します。 当社生産管理システム（SmartProcessシリーズ）のデータとBIツールを 利用して工場ダッシュボードを構築。 リアルタイムで稼働率、不良率等の情報が更新表示され、DXツールとして 活用が出来ます。 【工場ダッシュボード 特長】 ■生産管理システム（SmartProcessシリーズ）のデータとBIツールを利用 ■リアルタイムで稼働率、不良率等の情報を更新表示 ■DXツールとして活用可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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製造工程の原料・薬品の配合ミス防止に『配合計量管理システム』

製造工程の原料・薬品の配合ミス防止に『配合計量管理システム』
株式会社トライネット
トライネットが開発する『配合計量管理システム』は、α-Dマルチ端末により、上位からの指示に従った間違いのない配合作業を実現する「α-D」のシステムの一つです。 横バッチ・縦バッチ・混合の全ての生産ラインに対応しているほか、アイテムチェックと重量チェックの2重確認式のため、安心して配合作業を行うことができます。 【こんなお悩みありませんか？】 ■配合ミスが起きていないか毎回不安になる… ■途中で原料の在庫が足らなくなるため、毎回多めに購入している… ■危険薬品は配合ミスが許されないため余分に時間が掛かってしまう… ■配合ミスが起きた際に、どの工程でどんな配合になったのかいつも追えなくなってしまう… ■始めて担当する人でも分かりやすい配合できるように仕組化したい…　など 大手計量器メーカーの販売店として培ったノウハウと工場や現場での知識を最大限に活かした生産管理システムをご提案いたします。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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製品不良改善サービス『D-COLLECT』

製品不良改善サービス『D-COLLECT』
株式会社ユビテック
『D-COLLECT』は、原材料や生産設備、金型などのセンシングを行い その蓄積データをAIで分析することで、不良発生要因を特定できる 製品不良改善サービスです。 これまでに自動車部品製造業を中心に、多くのお客さまで不良発生要因の 特定に至り、コスト削減に繋げています。 まずは、無料のサンプル解析をご利用ください。事前にサービスの有効性を ご確認いただけます。 【特長】 ■収益改善に貢献 ■従来の見える化とは異なり、製品不良改善に特化 ■蓄積データをAIで分析することで、不良発生要因を特定 ■周辺機器を直接制御するためのシステム構築もサポート ■無料のサンプル解析をご用意 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
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解説資料『工場自動化のメリットと品質検査の改善への道』

解説資料『工場自動化のメリットと品質検査の改善への道』
株式会社アサカ理研
当社は、「貴金属事業」「環境事業」で長年の実績があり、 そのノウハウから品質管理システム『Mr.Manmos Sora』を開発いたしました。 ただいま、工場の自動化の重要性をはじめ、 品質管理の自動化・デジタル化を実現する品質管理システムのメリット、 そして『Mr.Manmos Sora』についてご紹介した資料 「工場自動化のメリットと品質検査の改善への道」を進呈中です。 【資料概要】 ■工場における「自動化」とは ■中でも自動化が難しい品質検査 ■品質検査の現場で求められていること ■品質管理スステムによる業務改善例3選 ■品質管理システムMr.Manmos Soraのご紹介 ※資料は「PDFダウンロード」より、すぐにご覧いただけます。 　ソフトウェアのカタログと併せてご覧ください。
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『工場セキュリティソリューション』

『工場セキュリティソリューション』
株式会社メトロ
株式会社メトロでは、生産設備を狙ったサイバー攻撃から生産ライン停止の 危機を抑制する『工場セキュリティソリューション』をご提供しております。 通信内容を監視して、攻撃を遮断。 既存の環境に影響を与えることなく内部を保護します。 HDDやUSBメモリの暗号化により媒体紛失時の漏洩リスクを低減します。 さらに、インターネット接続不要・シグネチャ更新不要の アンチウイルスソフトによりリスクを低減。 一部、無償トライアルをご用意しております。 セキュリティの当社にお気軽にご相談ください。 【特長】 ■インターネットから来るゼロデイ攻撃リスクを防ぐ ■情報の持ち出しによる漏洩リスクを防ぐ ■パッチの適用が徹底できないことによるウイルス感染を防ぐ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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ゼロダウンタイムシステム

ゼロダウンタイムシステム
株式会社ウイスト
繁忙期の突然のマシンストップによる出荷不良を未然に防ぐ事が可能なシステムです。 主要機構部分が現在入手困難となっていますが壊れる前に前兆を検知して自動的に知らせますので、余裕のあるメンテナンス対応が可能。 各装置のコントロールが検知したデータの異常判断を行い最小限の重要なお知らせを、設定された複数の携帯番号やパソコンにメールでお知らせします。 完全に独立系でデータコレクト、クラウド通信を行いますので貴社のコンピュータやLANに接続不要です。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 ※弊社営業よりご連絡をご希望の場合は、「問い合わせ」よりご連絡ください。​
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DXプラットフォーム『CXシリーズ』

DXプラットフォーム『CXシリーズ』
東海岡谷機材株式会社
当社で取り扱っている工場DXプラットフォーム『CXシリーズ』を ご紹介いたします。 当製品は、工場のデジタル化ツールと、データを活用した現場業務の 改善ツールの2つの製品により、現場の担当者が課題で悩むことなく 現場主動で改善プロセスが回せる環境を実現。 設備状態監視、予知保全、不良の要因調査、品質改善などに必要な 機能一式をプラットフォームとしてご提供します。 【特長】 ■工場内で全て完結、現場主導のDX ■自社運用でDXノウハウ蓄積 ■開発不要で素早く始動 ■導入コスト最小化 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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ITが苦手でも安心！現場で使える生産管理ツール『ドラムロール』

ITが苦手でも安心！現場で使える生産管理ツール『ドラムロール』
株式会社DrumRole
『ドラムロール』は、町工場や中小製造業の“現場で本当に使える”ことにこだわった、 シンプルでわかりやすい生産・販売管理システムです。 【こんなお困りごとはありませんか？】 ・ITに不慣れで複雑なシステムが使いこなせない ・エクセル管理が煩雑で、入力ミスや作業漏れが発生している ・担当者ごとにやり方が違い、属人化が進んでいる 『ドラムロール』なら、 ■ 高齢者やIT未経験者でも直感的に操作可能 ■ 現場と事務の情報を一元管理し、確認ミスを削減 ■ シンプルな画面設計で、導入後すぐに定着 ■ 不良データをAIが自動で整理し、再発防止につなげられる 「誰でもすぐに使えるから、全員が同じやり方で作業できる」 『ドラムロール』は、ITに不安を感じる町工場でも安心して導入いただけます。 ※導入コスト・機能一覧・導入事例などはPDFをダウンロードいただくか、お問い合わせください。
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IoT活用による金型内の可視化サービス

IoT活用による金型内の可視化サービス
株式会社IBUKI
当社では、熟達者には見えている「樹脂の流れ」や「金型の挙動」を IoT技術で可視化いたします。 内蔵するセンサとして、射出された樹脂の熱変化を監視する為に 温度センサ、金型内部の樹脂圧力を監視する為に圧力センサ、 射出時に発生する金型の型開き挙動を監視する為に変位センサを 使用しています。 【特長】 ■射出成形中の金型内の見える化 ■不具合事前察知 ■流動解析への活用 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
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製造現場のチョコ停対策に！生産現場のドライブレコーダー

製造現場のチョコ停対策に！生産現場のドライブレコーダー
株式会社コヤマ・システム
『RekamoMA』は、高速カメラを使った生産現場のドライブレコーダー。 画像や波形を表示することによって、現場の課題を手間なく見える化できます。 見たいところに録画を仕掛けておくだけで、欲しい部分のみをさかのぼって記録でき、 不具合が再現するまで、設備へ張り付くことから解放します。 【こんなことでお困りの方へおススメ！】 ■ワークが倒れ、次工程でチョコ停発生 ■ワークの落下が発生 ■設備の衝突が発生 ■チョコ停対策をカンに頼っている ■原因を観察するために人手がかかる ※詳しくはカタログをダウンロード、もしくはお問い合わせください。
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SMT実装ライン『部品・フィーダーのバーコード照合』

SMT実装ライン『部品・フィーダーのバーコード照合』
三幸電機株式会社
表面実装部品をフィーダーセット間違いで実装ロット不良が起きてしまったなんてことはありませんか？それらの不具合防止と共に、実装点数管理や作業者工数管理まで行えます。 【特色】 ■バーコード照合による部品セット間違い防止 　部品とフィーダーのバーコード照合にてセット部品間違いを防ぎます。 ■フィーダーショット数量管理 　バーコード照合することでフィーダーの部品ショット数量を管理できます。 ■フィーダーメンテナンス管理 　ショット数量管理することで規定タイミングでのメンテナンスが可能。 ■作業者工数管理 　作業者コードとセット完了でのバーコード照合により、誰がいつ、 　どれだけの工数で作業出来ているか管理することができます。
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多変量解析ソフトウェア『Proficy CSense 2024』

多変量解析ソフトウェア『Proficy CSense 2024』
GEベルノバ・ソフトウェア・ジャパン株式会社
DXの推進により収集・集約されたデータの活用はできていますか？ 『Proficy CSense 2024』は、簡単な操作で高度なデータ活用を可能にします。 データサイエンティストの存在または知識を必要とせず、異常検知、 パフォーマンス最適化を推進する、製造業のための高度データ分析ソフトウェアです。 熟練技術者のノウハウを分析に融合して、様々な生産パフォーマンスの最適化や、生産設備の予知保全を実現します。 SCADAやHistorianと組み合わせて、すぐに使えるテンプレートも提供します。 【特長】 ■分析、監視、予知・予測、シミュレーション、最適化がオールインワン ■オンライン・オフライン分析から、リアルタイムPID制御ループ最適化まで ■生産スループット、歩留まり、品質、効率、エネルギー消費などを改善 ■Process Digital Twinで生産設備とプロセスのパフォーマンスを向上 ■熟練技術者のノウハウをデジタル化した予知保全 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 ※YouTubeのウェビナーは日本語の字幕で視聴いただけます。
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異音検知プラットフォームサービス【※導入事例付きチラシ進呈】

異音検知プラットフォームサービス【※導入事例付きチラシ進呈】
Hmcomm株式会社
異音検知プラットフォームサービスはAI異音検知によりさまざまなリスクを軽減します。音の変化でリスクを予測し未然に防ぐことによって管理品質が向上。人手不足や生産歩留りにも対応できます。 【利用シーン】 ■自動車のモーター駆動系の故障予防 ■生活弱者の保全・安全・防災対応支援 ■機械・製造設備の故障予防・早期対応 ※詳しくはお問い合わせ、PDF資料ダウンロードしてご覧ください。
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マシニングセンタの精度改善

マシニングセンタの�精度改善
THK株式会社
マシニングセンタの加工精度は、製品の品質と生産効率に直結します。 加工精度が低いと、設計通りの性能が出ず、品質・信頼性が低下します。 その結果、不良品や手直しが増え「生産の歩留まり(良品率)」が低下し、 納期やコストに悪影響を及ぼします。 実際、工具のチッピングによる不良や手直しの発生は時間損失となり、 場合によっては加工品を全数廃棄する事態につながります。 本記事では、マシニングセンタの加工精度に影響する本質的な5つの要因を 整理し、従来の工具管理手法の限界を確認した上で、それを克服するTHKの OEE(設備総合効率)最大化プラットフォーム「OMNIedge」工具監視 AIソリューションによる効果と導入事例をご紹介します。 ※記事の詳細内容は、PDFより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
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表示器での機械制御プログラムの表示機能開発

表示器での機械制御プログラムの表示機能開発
株式会社ブライトシステム
表示器とは、工場内の生産ラインをコントロールする操作端末です。 従来では生産ラインに異常が発生した際、複雑な生産ラインを有している 工場では、異常個所の詳細を特定するためにパソコンを別途接続し、 機械制御のプログラムを解析する必要がありました。 当社は、異常発生時という緊急事態に迅速に対応できるようにするため、 表示器から接続している機械のプログラムを読みだして表示できる機能を 開発しました。 ご用命の際は、お問い合わせください。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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製造トラブル自動検出ソリューション『LOSS０』

製造トラブル自動検出ソリューション『LOSS０』
株式会社NTC
NTCでは、製造業向けIoTソリューション『LOSS０ IoTシリーズ』を提供しています。 『LOSS０』は、設備を制御しているPLC（シーケンサ）や外付けのセンサから、簡単な操作でデータの収集・見える化を実現します。 どんなデータを集めたら良いか、データをどのように活用したら良いかなど、工場のIoT化になかなか踏み出せないお客様のスタートアップをご支援いたします。 また、統計解析やAIを活用し、収集した様々なデータを解析することで、実工程時間の割り出しや、設備故障・品質トラブルの予兆検知を実現します。 データの活用方法に課題を持たれているお客様へ、工場IoTの高度化をご支援いたします。 NTCのLOSS０ IoTシリーズは以下のようなお客様にも活用いただけます。 ■最小限の投資で設備の監視や制御を始めたい ■外付けのセンサを取り付け、すぐに見える化を始めたい ■複数のPLCメーカーが混在している環境で、設備の監視を始めたい ■既に蓄積している設備データから、どんな故障予兆が見えるのかデータ解析をしてみたい 等 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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資料『製造業向け IoTの進め方診断／課題解決事例8選』

資料『製造業向け IoTの進め方診断／課題解決事例8選』
株式会社NTC
本資料では、歩留まり改善や検査・設備保全の効率化、チョコ停など 製造現場でよくある課題をIoT化で解決できた8件の事例を紹介しています。 各事例では、当社のIoTソリューション『LOSS０(ロッソ)』で可能な、データ収集・センシング、 データ加工、データ分析、通知・見える化の4つの技術・仕組みを利用。 “IoT化を進める上での課題”と“改善したい現場の課題”を組み合わせて、 自社のIoT化の現状と今後の進め方を把握できる診断チャートも収録しています。 【掲載事例】 ◎不良原因特定の時間削減　　　　　◎検査稼働の削減（省力化） ◎検査品質の向上　　　　　　　　　◎設備保全作業の効率化 ◎チョコ停原因の調査稼働の削減　　◎設備停止時間の削減 ◎ネック工程の改善箇所の特定　　　◎課題の特定と具体化 ※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。
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現場改善事例：モリマーキャスティング株式会社様　※不良傾向を把握

現場改善事例：モリマーキャスティング株式会社様　※不良傾向を把握
ローランド ディー.ジー.株式会社
注型浴槽、洗面カウンター製造技術をもつモリマーキャスティング 株式会社様へ、クラウド型製造現場改善ソリューション『Roland DG Assemble』を導入した事例をご紹介いたします。 同社はグループ全体でDXを推進していた中、生産工程の流れを 改善し、直行率を向上させたいという狙いがあったので、当製品を導入。 導入後は、リアルタイムにデータを把握できるため、不良傾向の変化を 瞬時に把握し、改善につなげることができています。 【事例概要】 ■課題 ・工程で滞留しているものがどこにあるのか分からない、手直し状態が 　続いた場合何が原因か特定に時間がかかるという状況 ■効果 ・不良傾向の変化を瞬時に把握し、改善につなげることができている ・作業者へレクチャーする際に、当製品のデータが大いに役立っている ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
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生産・製造DXにおける不良予測

生産・製造DXにおける不良予測とは？

生産・製造DXにおける不良予測とは、IoTセンサーや生産履歴データなどを活用し、製造プロセスにおける不良品の発生を事前に検知・予測する技術のことです。これにより、品質の安定化、歩留まり向上、コスト削減、顧客満足度向上を目指します。

​課題

データ収集・統合の困難さ

多種多様な製造ラインや設備から得られるデータを、リアルタイムかつ一元的に収集・統合することが技術的・組織的に難しい。

不良発生メカニズムの複雑性

不良発生の原因は多岐にわたり、複数の要因が複雑に絡み合っているため、正確な予測モデルの構築が困難である。

予測モデルの精度と運用

構築した予測モデルの精度が低い、または運用中に精度が低下し、現場での活用が難しい場合がある。

人材・スキルの不足

データ分析やAIモデル構築、システム運用に関する専門知識を持つ人材が不足しており、DX推進のボトルネックとなっている。

​対策

統合データプラットフォームの構築

各種センサーやシステムからデータを収集・蓄積し、分析可能な形式に統合する基盤を整備する。

AI・機械学習による異常検知

過去の不良データと正常データを学習させ、異常パターンを検知するAIモデルを開発・導入する。

リアルタイム監視とフィードバック

製造プロセスをリアルタイムで監視し、予測された不良リスクを現場担当者に即座に通知し、改善策を講じる仕組みを構築する。

専門人材育成と外部連携

社内人材の育成に加え、外部の専門企業やコンサルタントとの連携により、高度な分析・運用体制を構築する。

​対策に役立つ製品例

製造実行システム（MES）連携型データ分析

製造実行システムと連携し、リアルタイムで生産データを収集・統合。AIによる不良予測分析機能を提供する。

IoTセンサーデータ活用型予兆保全・品質管理ツール

設備に取り付けたIoTセンサーから収集した振動、温度などのデータを分析し、不良発生の予兆を検知する。

AI駆動型品質管理ソリューション

画像認識やセンサーデータを活用し、製品の外観不良や内部欠陥を自動で検知・予測する。

クラウドベースのデータ分析・AI開発環境

製造データをアップロードし、容易にAIモデルを構築・デプロイできる環境を提供し、専門人材不足を補う。

⭐今週のピックアップ

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