ページの先頭です。
  1. ホーム
  2. NECからのご提案
  3. ビッグデータを分析・活用したい
  4. 生産設備から上がってくる稼働情報、品質情報を分析し、品質、歩留の改善を実現
ここから本文です。

生産設備から上がってくる稼働情報、品質情報を分析し、品質、歩留の改善を実現

  • サブカテゴリ:
    • 設備稼働分析
  • 職種・業務:
    • 生産・品質
  • テクノロジーテーマ:
    • ビッグデータ
    • IoT

お客様の課題製造品質のバラつきを抑え歩留を向上し、利益を増加させたい

嗜好の多様化とそれに伴う商品のライフサイクル短命化から、食品業界の生産における多品種小量化傾向はますます強まり、製造プロセスの複雑化が進んでいます。また、熟練工の確保やノウハウの継承が困難を増しており、熟練工のノウハウによって一定の製造品質や歩留を確保することも難しくなってきています。一方、製造現場で蓄積されている製造装置・検査機器から得られるセンサデータは量が膨大であるだけでなく、データ形式や記録頻度も機種によってバラバラな状態にあり、十分に活用されていない場合がほとんどでした。これらのデータを活用し、製造品質や歩留を向上することができれば、食品メーカーの経営改善に大きく寄与できます。

「同じ製造プロセスのはずなのに品質がバラつく」「分析の試行錯誤に時間がかかる」「歩留が上がらない」「データ分析に詳しい人材がいない」 品質のバラつき、データ分析に詳しい人材の不足など、製造業には様々な課題がある。

NECからのご提案製造装置・検査機器から得られたビッグデータを機械学習エンジンを用いて分析し、品質悪化、歩留低下の要因を抽出する

製造装置・検査機器に取り付けられたセンサの時系列データの変化から、品質の良い時間帯と悪い時間帯との関連性を見出し、品質に影響を及ぼすセンサを特定します。品質に影響を及ぼすセンサが特定できれば、そのセンサが取り付いた製造装置に的を絞り、運転パラメータや稼働状況と品質の関連性についてさらに詳細な分析を行うことができます。センサデータから分析に必要なデータの抽出や、最適な分析手法の選択などの分析プロセスはシステムによって自動的に実行されます。

製造装置や検査機器からデータを自動的に抽出・分析するイメージ 製造機器や検査機器から得られたデータから、機械学習エンジンを用いて、品質悪化や歩留低下の要因を自動的に抽出・分析できる。

ご提案による効果効果的な要因分析から改善施策をスムーズに実行、製造品質、歩留向上を早期に実現

センサから収集されたビッグデータを基に品質に影響を及ぼす製造装置の運転パラメータや稼働状況、外部条件などの絞り込みができれば、製造条件の適正化、ならびに操業手順書への反映など、改善対策はスムーズに行うことができます。こうして製造品質の向上、歩留改善により生産コストの削減を実現、データ分析からの要因特定をスピーディに行うことができます。また熟練工による勘と経験を可視化できますので、品質向上と歩留改善ノウハウの全社的な共有ができます。

「センサデータの有効活用ができた」「システム導入後、すぐに運用できた」「分析結果を製造条件や運転方法の改善に活かせた」「品質向上・歩留改善が実現できた」 センサデータの有効活用、スムーズな運用、製造条件や運転方法の改善、品質向上・歩留改善など、食品製造が抱える様々な課題を解決できる。

お奨めポイント

  • 製造装置・検査機器から得られたビッグデータにより品質向上・歩留改善を実現
  • 膨大なデータから品質改善につながるデータを自動で抽出

この分野におけるNECの強み

NEC独自のビッグデータ分析技術(インバリアント解析技術(SIAT)、異種混合学習技術)により膨大なセンサデータから品質管理に直結するデータを自動で特定し分析可能です。

このソリューション・製品がお客さまの課題を解決します

  • 機械学習による品質管理ソリューション
    製品品質向上や歩留改善を実現するビッグデータソリューション

※詳細については、お問い合わせください。

お客さまにぜひ参考にしていただきたいソリューション・製品

  • プラント故障予兆監視システム
    インバリアント解析技術(SIAT)を活用し、数千のセンサデータから「何時もと違う兆候」を自動的に検知し、予防保全を可能にする

ページの先頭へ戻る

「NECからのご提案」トップに戻る

  • サブカテゴリ:
    • 設備稼働分析
  • 職種・業務:
    • 生産・品質
  • テクノロジーテーマ:
    • ビッグデータ
    • IoT
ここからページ共通メニューです。
ページ共通メニューここまで。