導入事例

AI活用による異常原因分析・品質向上・効率化

AI診断プラットフォームで生産工程の異常検知を実現。品質異常の早期発見を可能にし、異常原因解析時間を月約20時間削減。

　品質管理　 　データ統合　 　AI技術　 　IoT　

AI診断プラットフォームの導入事例。繊維製造メーカーA社の品質管理は、従業員の個々のスキルに依存しており、経験のバラツキなどから異常の見過ごしや、異常原因の分析遅延を引き起こしていました。この問題を解決するため、製造業AI診断プラットフォームを導入、異常の原因究明にかかる時間が大幅に削減、品質管理業務効率化と製品品質向上を可能にしました。

製造業の品質管理への活用が期待されるIoT/AI技術

製造業の生産プロセスの最適化や不良品率の削減は重 要な課題です。一方で品質管理では、オペレーターの 個々の経験に頼ることが少なくなく、作業負荷も大きい ため、一貫した品質の維持が難しい場合があります。

この問題を解決する方法として、IoT(モノのインター ネット)やAI(人工知能)技術の活用があります。これらの 技術を用いることで、オペレーターの作業負担が軽減さ れ、品質管理の効率化などの効果が期待されています。

IoT/AI技術の利用目的、「品質管理・品質改善」は45.0%

図データ：生産性の向上（自動化、機械化の推進） 67.8%、・データの活用・見える化の推進 58.1%、・品質管理・品質改善 45.0%、・コスト削減 44.4%、・人手不足・人材不足への対応 39.4%、・プロセス制御の高度化 35.0%、・設備異常の予測・検出 32.8%、・技術・技能伝承 31.3%、・省エネ・エネルギー利用の最適化 27.5%、・新素材・新製品の開発 24.1%、・その他 0.9%、・わからない 0.3%

近年、製造業界では品質管理を向上させるために、IoTや AIの活用が注目されています。これらの技術を用いること で、リアルタイムでのデータ収集・分析が可能となり、生 産プロセスの最適化が実現します。

化学工業を対象に実施したIoT/AIの利用・活用目的に関す る調査項目で、もっとも回答が多かったのは「生産性の向 上」、次いで「データの活用・見える化の推進」、「品質 管理・品質改善」の順に続く結果になりました。

今後、この傾向はさらに加速し、 IoT/AIは多様な生産プロ セス・品質管理への応用が拡大すると予測されます。

IoTとAIの統合による安定した品質管理の実現方法

製造業の品質管理を高度化するためには、IoTとAIの統合が重要です。代表的な手法には「リアル タイムモニタリング」「予知保全」「品質予測」などがあり、これらの技術を活用することで生産 プロセスの効率性や品質向上が可能になります。

［IoTとAIの統合による安定した品質管理の実現方法］
・リアルタイムモニタリング: 製造プロセスをIoTセンサーで常時監視し、品質問題を速やかに発見できるようにします。BIツールやダッシュボードによるKPIの可視化などが該当します。
・予知保全: 生産設備のデータを機械学習で分析し、故障を予測して未然に防ぎます。
・品質予測（シミュレーション）: 過去のデータ分析を通じて、品質を予測し、これに基づき生産プロセスを最適化することで製品ロスや不良品の発生を低減します。

これら技術を活用することで、設備異常の早期発見や、不良品発生時の迅速な原因究明が可能にな り、オペレーターの個人の経験やスキルに依存しない、安定した品質管理が可能になります。

導入事例：製造業向けAI診断プラットフォームによる異常検知システム

繊維製造メーカーA社は、品質管理に課題 がありました。具体的には、品質チェックが 従業員の個々のスキルに依存していたことに あり、これが異常の見過ごしや分析遅延を引 き起こしていました。

この問題を解決するため、多変量統計的プロ セス管理技術（MSPC）をベースとした製造 業AI診断プラットフォームを導入、異常の原 因究明にかかる時間が大幅に削減、品質管理 業務効率化と製品品質向上を可能にしました。

導入企業：繊維製造メーカー
導入製品：製造業向けAI診断プラットフォーム

［導入以前の課題］
・異常の発見がオペレーターの経験や知識に依存していた。
・常時監視が行われていないため、異常の見逃しが発生。
・異常発生時の原因究明に多くの時間を費やしていた。

［導入後の効果］
・生産工程の異常の早期発見と製品ロスの削減
・異常の原因究明にかかる時間が大幅に削減、1ヶ月あたり約20時間の効率化
・オペレーターの知識をデータベース化、経験値のばらつきによる見逃しを防止

関連製品：MainGATE/MSPC

製造業を中心に550件以上の導入実績があり、製造工程の診断・分析による加工精度向上、製造工程の 診断・分析による品質歩留り向上、設備異常診断医療機器 品質良否判定への適用による工程品質確保、 生産量安定化、冷凍機システムの監視による異常予兆検知などに利用されています。

関連ページ：製造品質改善・向上を実現する多変量解析ツール(掲載先サイト：食品工場ソリューション)

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