ビックデータ分析による品質追求・不良流出防止へ
ビックデータ分析による
品質追求・不良流出防止へ
〜検査機データから始めるDX・AI実践〜
DXクラウドサービス事業を展開するUniARTSのオンラインセミナーです。
たくさんのご視聴、誠にありがとうございました!
いただいたご質問への回答を公開しました。
参加無料
2022
年
12
月
15
日
(木)
10:00〜11:30
(終了予定)
[先着300名]
ビックデータ分析による品質追求・不良流出防止へ
〜検査機データから始めるDX・AI実践〜
ものづくりの現場には、様々なデータが埋もれています。
工場内で稼働している機械のセンサーデータ、製品の品質検査データ、機械の稼働状況、温度・湿度などの環境データなど……これらのデータを集約し分析するのは非常に困難です。昨今どの業種でも登場しているAIソリューションを活用するためにもデータを収集し活用できる状態にする必要があります。
DXが注目されている中、どこからどのようにスタートして良いかわからない状況に対して、検査機データから始めるDXソリューションを展開しております。
検査機データは品質に直結しており、品質を安定的にハイレベルで維持することができれば、お客様の満足度もあがったり、作業をするオペレーターの暗黙知を形式知化し、育成や日々の作業効率改善につながったりしていきます。品質という軸を定めた上で基幹システムで保持しているデータの連携を模索・実施していていくことにより、企業内のDXが加速していきます。
また、データ収集とAIの学習を同時に実施することができ、”AIを活用したい” と思い立ってからの行動ではなく先に準備を進めることが可能になります。AIの実証実験を進め、精度がよくなったり成果が出たら製造工程への適用に進めることができます。
本セミナーでは実際の活用事例なども含めてご紹介してまいります。
ご視聴お申し込みを、心よりお待ちしております。是非この機会をお見逃しなく!
プログラム
開始時間 | プログラム | スピーカー |
---|---|---|
10:00〜 | オープニング | 大上 沙織(UniARTS開発メンバー 株式会社アットウェア) |
10:05頃〜 | ものづくり×DX その先へ・・・ | 重田 篤史(株式会社UniARTS 取締役 COO) |
10:20頃〜 | デモ・活用事例紹介 | 矢納 正浩(株式会社UniARTS 取締役 CTO) |
10:50頃〜 | 質疑応答 | 重田 篤史・矢納 正浩・大上 沙織 |
※1時間〜1時間半を予定しておりますが、時間は多少前後することがございます。あらかじめご了承ください。
いただいたご質問への回答
ウェビナー中にいただいたご質問への回答です。
追加のご質問やご要望などございましたらお問い合わせください。
DXについて
UniARTS導入直後に実感できるメリットといたしましては、不良品流出を抑止しますので、品質向上、オペレーターのみなさまのストレス軽減などがメリットとして挙げられます。更に、長期運用していくことによって、過去の生産データから、不良発生の傾向を把握し、不良品作り込み防止の手段を講じることができるというメリットが考えられるかと思います。
お客様の業務を支援する”品質スクラム”というメニューを提供しております。個別にお問い合わせください。
UniARTS サービス導入について
お客様のセキュリティポリシーの中でクラウドの利用が禁止されている場合には、別途NDAを締結させていただく等の対応をさせていただいております。
IoTデバイス1個につき、1コンセント必要となりますので、ご準備をお願いします。
その他につきましては、特にご準備いただくものはございません。
UniARTSは検査装置のデータを利活用しております。
検査装置導入の際には、親会社のシリウスビジョンにお問い合わせください。
UniARTS サービスの詳細について
はい、1ヶ月の無償トライアル期間を設けさせていただいております。
トライアル時に機能制限はございませんが、アカウントの発行は商用でのご利用開始後となります。
アカウント発行に制限はございません。
UniARTS AIについて
検査機で欠陥がスルーする原因の多くは、検査基準を甘くすることにあります。これは、検査基準を厳しくすると、過検知が多く出て目視ベリファイに時間がかかり、結果として検査コストが大きくなるためです。
UniARTSでは、AIを使って検査結果データから過検知を自動的に除外できるため、目視ベリファイが不要となるか短時間で済みます。よって、検査基準を厳しくして欠陥をスルーしないようにしていただくことが可能となります。
過検知のデータをAI欠陥分類やルールベースによって、絞り込みを行い、真の欠陥のみ見つけることができますので、問題ございません。
資料につきましては、アンケートにご回答いただきますと、ダウンロード可能となります。画面イメージの送付につきましては、個別に対応致しますので、お問い合わせください。
類似デザイン検索につきましては、色及びデザイン特徴点をもとに、似ている画像を検索しております。AIを使った方が良い部分がございましたら、機能拡張を検討致しますのでお問い合わせください。
AIの頭脳となる”モデル”につきましては、各社様1から作り上げることになります。
学習させるデータ量により、かなりばらつきがございます。個別にお問い合わせください。