生産・品質・保全部門向け

工程条件最適化AI

号機差をなくし、最適な条件へ号機差・条件差を解析し、品質と生産性を両立する工程条件を AI エージェントが提案します。

2号機の歩留まりが低い理由は?

概要

熟練者の条件出しを、データで再現する

設備・材料・環境のデータから結果に効いている条件を見つけ、最適な条件の候補を提示します。

同じ製品でも号機やロットで結果が変わる要因を、条件のデータから切り分けます。

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主な機能

工程条件最適化AI でできること

条件と結果の関係を学ぶ

過去の条件と品質・生産性の関係を学び、条件を変えたときの結果を予測します。

制約を守った最適化

設備の能力や材料の規格など、現場の制約を守った範囲で条件を探します。

条件出しの記録を残す

なぜその条件にしたのかを、参照したデータとともに残し、次の立ち上げに生かします。

活用イメージ

工程条件最適化AIで見直す

気になる号機を伝えると、差の要因と、条件の見直し案が返ってきます。

2号機だけ歩留まりが低い理由を調べて、条件の見直し案を出して

成形条件ログ設備データ

1号機との差は、シリンダー温度の立ち上がりにあります。見直し案を2つ用意しました。

見直し案を承認フローに回して

ご相談

工程条件最適化AI、まずは相談してみませんか

事例・デモご紹介

見て確かめる

近い業界・業務での取り組みと、工程条件最適化AI のデモをご紹介します。

ご紹介する内容:

  • 近い業務での取り組み事例
  • 工程条件最適化AI のデモ
  • 御社の課題に近い使い方の例
  • 導入までの進め方

無料デモ爆速開発

お話を聞いて、すぐ形に

御社の課題や業務の進め方をうかがい、それに合わせたデモを短期間でつくってお見せします。

デモ開発の流れ:

  • 課題と業務のヒアリング
  • ヒアリングをもとにしたデモの開発
  • 実際の画面でのご確認
  • 本格導入に向けた進め方のご提案

AI CoE+

AI 推進を任せる

AI 専門人材を採用せずに、御社の AI 推進部署の一員としてテーマ選びから導入まで伴走します。

AI CoE+ で支援すること:

  • AI 活用テーマの洗い出しと優先順位づけ
  • 技術・ベンダーの選定
  • PoC・導入の伴走
  • 社内の AI 推進体制づくり

どれから始めればよいか迷う場合も、お気軽にご相談ください。課題とデータの状況をうかがい、進め方をご提案します。

連携するシステム

いまのシステムのまま、つながります

工程条件最適化AI は既存のシステムを置き換えず、必要なデータだけを接続して動きます。

ファイルサーバー

図面・仕様書・報告書など、ファイルサーバーやクラウドストレージにある文書

PLM / CAD

設計データと、品番・BOM の情報

MES

製造の実績・設備の稼働・工程のデータ

品質システム

検査結果・品質記録・不具合報告

ERP / SCM

受注・在庫・購買・原価のデータ

導入までの流れ

  1. 1

    現状の整理

    困っている業務と、データの在りかを棚卸し

  2. 2

    テーマ選定

    効果と実現性から、最初の一つを決める

  3. 3

    接続・意味付け

    必要なデータを接続し、オントロジーを定義

  4. 4

    PoC・導入

    実データで検証し、業務フローに組み込む

  5. 5

    基盤へ集約・展開

    成果の出た仕組みを基盤に残し、他拠点へ

リソース

工程条件最適化AI をもっと知る

資料で詳しく知る

機能・導入の進め方・導入形態をまとめた資料をお送りします。

導入事例を見る

製造業のお客様との取り組みを、課題と成果の流れでご紹介します。

技術の解説を読む

研究者・エンジニアが、製造業の AI 活用を技術の面から解説します。

よく寄せられる質問

Agentic Data Factory でさらに多くの成果を

整えたデータと意味づけを基盤に残し、他の部門・拠点のソリューションへ広げられます。

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外観検査AI、品質予測・原因分析AI、異常検知・予兆保全AI

※ ページ内の画面・会話は利用のイメージです。実際の顧客・データを示すものではありません。

※ 機能と導入の範囲は、対象の業務とデータの状況によって異なります。