製造データ活用の施策立案・開発・導入までを
トータルでご支援します

分析

工場改善とデータ分析の両方に精通した
分析エンジニアが
お客さまの製造データ活用を
ワンストップでサポートします

製造データ分析・活用支援

製造データの利活用を様々な形で強力に推進します

お客さまの課題に合わせて
最適なデータ活用を提案・実施します!

  • STEP1

    データ収集・自動生産

    システム化により生産設備データおよび日々の作業による実績情報をDB化

  • STEP2

    データ分析・見える化

    様々な切り口で工場のデータを集計・比較・グラフ化し、日々の改善活動に役立てる

  • STEP3

    AI活用

    人的リソースでは解決できない問題点に関して、更なる省力化、品質・生産効率向上を狙い、AI活用による改善施策を実行する

<AI活用イメージ>

異常検知

設備データの分析、AI活用により自動で異常データを察知しアラートします。また、AIを活用した画像認識により目視検査といった人による検査工程の作業負荷を低減します。

機械設定最適化

AIが製造プロセスデータや装置データと収率データを学習し、最適な生産設備の設定を提案します。お客さまの生産現場における、知識・技術の伝承をAIがサポートします。

  • 概要

 製造データ分析・活用支援とは、工場データを最大限に活用し、お客さまと共に製造現場の管理指標の発見や、それにもとづいた運用改善、そして工場の自動化といった製造DXを実現する、お客さまに寄り添ったサービスです。

導入パターン

  • データ収集

    業務ヒアリングさせて頂き分析のために製造データをお預かり致します

  • 分析実施

    データから改善活動につながる仮説を立て、集計・グラフ描画・考察を繰り返し行います

  • 課題抽出

    考察結果から課題を抽出し解決のため管理すべきKPIの発見や、打ち手をお客さまと一緒に検討します

  • 約2ヶ月~
    繰り返し分析・課題設定
  • データ
    収集
  • 分析
    実施
  • 課題
    抽出
  • 施策
    提案
  • 施策
    実施
  • 効果
    検証
  • 施策実行・改善活動
    約3ヶ月~
  • 施策提案

    見えてきた課題の中で、特に優先して取り組むものを対象に、打ち手を提案を致します

  • 施策実施

    異常検知や機械条件最適化などの施策を実施するため仕組みの開発・導入を実施します

  • 効果検証

    歩留まり率向上や、生産設備のタクトタイム改善などKPIで施策を評価します

  • 効果
    (当社社内実績)

    • データに基づく機械部品交換により良品率を向上

      • 異常検知によって不良発生の兆候を捉え、因子となる設備部品を適切なタイミングで交換
        不良発生を抑制し、歩留まりを改善し、利益向上を実現
    • 不良原因の特定により同一品種の不良ゼロを実現

      • 生産プロセスデータと実績データの相関から重要な要素を素早く発見、
        因子となる生産条件を調整することで不良を減少