MainGATE/MSPC 多変量解析ツール(品質シミュレーション)
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業種別ソリューション
品質シミュレーションにより製品品質改善・歩留まり向上を可能にします。
多変量解析ツールは個々の機械設備のデータ監視だけでは検出できない複数要因による異常を検出したり、品質と製造要因の関係式を求め、より良い製造条件を見つける「品質シミュレーション機能」を提供いたします。
製造実績データの解析により、異常要因検出、品質因果抽出に利用する製造・品質管理部門や、既製品の製造実績データを用いた品質シミュレーションにより試作効率向上を必要とする設計・生産技術部門などの利用されています。
オフラインデータの現場での簡易診断からクラウド上の最適化サービスまで、お客様のご要望に応じた導入形態で用意しています。実績豊富なアナリティクス・AIにより、製造現場の課題を解決します。
食品工場の品質管理や生産技術に課題はありませんか？
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歩留まり向上のための原因分析ができない
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品質改善のシミュレーションを行いたい
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要因分析・解析にかかる時間を短縮したい
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製造工程が複雑で不良原因特定が難しい
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製品完成前に不良品の発生を防止したい
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AIや機械学習を扱える人材確保が難しい
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品質改善・ロスコストを削減したい
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設備のライフサイクルコストを削減したい
多変量解析ツール(品質シミュレーション)を導入する３つのメリット
実績550件以上のアナリティクス・AIで製造現場の課題を解決
アナリティクス・AIとは製造品質改善や異常診断を実現する解析・最適化技術です。パッケージソフトとして550件以上の導入実績があり、食品製造業の他、様々な業界で実績があります。
食品製造業では製造工程の診断・分析による加工精度の向上、品質歩留まり向上、設備異常診断などで適用が可能です。
製造現場での簡易診断からオンライン・クラウド上の最適化サービスまで、お客様の課題に応じた利用が可能です。
品質シミュレーションにより品質改善・歩留まり向上を可能に
一般に品質改善・歩留まり向上のため、完成品の品質を評価し、問題があれば対策を行います。しかし、この方法では原因が特定しにくく、また完成後評価のため不良ロットが生じてしまいます。
多変量解析ツールでは品質シミュレーションに対応でき、製造の中間段階で製品品質の推定を可能にします。
製品ができる前に製品品質を推定し、対策を講じることで不良品の発生を防止することを可能にします。
既存データ活用で最短1日、データがない場合でも簡易診断が可能
ビッグデータの解析・診断モデルの検証には時間がかかります。例えば品質改善を目的としたデータ解析の場合、関連する要因は複数考えられ、データも多く、相関関係が複雑なためです。
多変量解析ツールは統計解析技術により、既存データがある場合は、オフライン解析により最短1日で簡易診断が可能です。
データの分析・診断モデルの検証をスピーディに行うことで、品質改善や予知保全・予兆保全を可能にします。
多変量解析ツール(品質シミュレーション)概要
多変量解析ツール(品質シミュレーション)はお客様の現場における、製造品質改善や設備の異常検知などの実績が豊富なアナリティクス・AI(解析・最適化技術)です。
製造プロセスにおける複数要因からなる異常を検出したり、製品品質と要因の関係式を求め、品質シミュレーションを可能にすることで製品品質改善・歩留まり向上実現します。
この解析ツールの特長の一つは導入効果を早期に検証できることです。
既存データがある場合は、オフライン解析により最短1日で簡易診断が可能です。 既存データがない場合も、エッジコントローラを既設システムに後付けすることにより、容易にデータ収集し、診断モデルを作成できます。
導入効果の有無をお客様と共に確認しながら、解析内容の深堀り、オンライン解析システム構築からシステム運用、維持・拡張までご提案いたします。
主な特長・機能
特長
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製造実績、設備稼働実績、検査結果などのデータ項目数の制約なしに、因子間の特長抽出が可能
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既知の異常診断だけではなく、未知の異常でも検知可能
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連続系プロセスに加え、バッチ系プロセスデータの解析に対応
機能
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多変量統計的プロセス管理による異常診断
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部分的最小二乗法による品質推定技術（品質シミュレーション）
不良原因の解析を可能にする多変量統計的プロセス管理技術
不良原因がわからなければ歩留まりは向上しない
食品工場では、製品品質の確保、歩留まりを向上させるために製品品質に影響を与えるプロセス変数（例：圧力・温度・速度など）を監視することで、異常の有無などを判断しています。
製品の歩留リや品質を向上させるためには、出来上がった製品の品質を評価し、品質に問題がある場合には、機械装置の調整などの対策を行います。 この場合、製品が完成した後に評価するため、不良原因の特定が難しく、不良ロットが発生してしまうことになります。
個々のプロセスを監視した場合でも不良品が発生してしまうことがあり、結論としては製品品質改善・歩留まり向上のためには、製品完成前に製品品質を推定し、対策を講じることで不良品の発生を防止する技術が求められます。
多変量統計的プロセス管理技術による不良原因の解析
この課題を解決するのが多変量統計的プロセス管理技術（MSPC:MSPC：Multivariate Statistical Process Control）です。多変量解析ツールでは多変量統計的プロセス管理技術を活用し、製造実績データ、設備稼働実績データ、検査結果データなどから、因子間の特長を抽出できます。 これにより、複数のプロセス変数の相関関係を考慮しながら不良原因の解析・推定を可能にします。
多変量統計的プロセス管理と異常診断
多変量統計的プロセス管理とは
多変量統計的プロセス管理は変数間の相関関係を考慮して異常を診断する技術です。 中大規模の食品製造工場など、複雑に影響し合う大量の変数を効果的に監視するのに有効です。多変量解析ツールでは、多変量統計的プロセス管理の手法のひとつである主成分分析を利用しています。
具体的には主成分分析によリ正常範囲のデータをモデル化、正常範囲を定義し、診断対象の変数の値とこの正常範囲との乖離度合いから異常判定を行います。 変数が少ない場合の統計解析では検知できない異常を正確に検知できます。
多変量統計的プロセス管理による異常診断
異常診断・原因推定支援機能では正常モデルと比較することにより、モデルとのずれ（異常データ）を検知できます。このデータの要因構成（寄与度）を視覚的に確認でき、なぜ異常が発生したのか原因を推定をすることが可能です。
部分的最小二乗法による品質推定技術と品質シミュレーション
部分的最小二乗法による品質推定技術とは
部分的最小二乗法 (PLS：Partial Least Squares) の特長は、入力変数が多い場合でも事前分析で入力変数を絞り込む必要がなく、全変数を用いて簡単にモデルを作ることができることです。 このため、モデル作成の手間を軽減でき、特に入力変数が多いプロセスを対象とする場合に有用です。
品質推定技術とは、 多変量解析手法を用いて製造の途中の状態から製品品質を推定する技術です。 製造プロセスの運転状態や製造条件の設定値などを基にプロセスの状態と製品品質の相関関係をモデリングすることで、製造途中で最終製品の品質推定を可能にします。
これにより不良品が発生する前に対策を講じることも可能となるため、品質の安定と歩留りを向上が可能になります。
部分的最小二乗法による品質推定技術を活用した品質シミュレーション
品質シミュレーションでは、潜在変数を選定すると対応する入力変数と出力変数（品質変数）が計算できます。品質改善のために潜在変数（関係パラメータ）を変化させ，狙った出力の値を求めます。そのときの入力の値を確認します。この値を持って、試作を行い正しさを検証します。
導入実績・適用事例
導入実績は550件以上、製造・品質管理部門や設計・生産技術部門での利用に最適
多変量解析ツールは製造業を中心に550件以上の導入実績があります。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多数の導入実績があります。
適用事例：射出成形機のスクリュー交換時期の検知
射出成形機のデータをMSPCで解析することでスクリューの摩耗状態を検知。 スクリュー交換時期の特定が可能となり、製品不良率の低減や点検作業の効率化、 TBM（時間基準保全） からCBM（予知保全）を可能に。
業界別導入・適用事例の抜粋
薄膜製造における品質不良の原因探索、オンライン解析（色欠点の原因判明）
巻取り工程における歩留向上(製品良否判定)、オンライン傾向管理（異常兆候検知）
中空糸製造の紡糸工程における歩留向上(製品良否判定)、オフライン傾向管理、異常兆候検知
成型工程における成形精度安定、オンライン傾向管理
アルミ鋳造工程における巣穴削減、オンライン波形解析
ごみ焼却炉における異常予兆診断、オフライン解析
その他適用事例
異常診断・品質シミュレーション適用イメージ・システム構成
異常診断・品質シミュレーション適用イメージ
システム構成例
価格・導入費用
価格・導入費用については別途お問い合わせください。
食品工場の製品品質を工場させる品質シミュレーションのご提案
食品工場の課題解決（予知保全、省エネ、品質改善、生産性向上）をどのように行えばよいかお悩みになっていませんか。
製造業向けに製造活動を支える設備機器、IoTシステムや制御システムを数多く提供、その実績をベースとし食品製造業にIoT活用・ 生産性向上・スマート工場化を支援するためのシステム＆ソリューションを提供しています。
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