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NEC AAPF Solution Templates
AI品質不良要因分析テンプレート
課題
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品質不良の要因特定に多大な時間・工数がかかる
→ 不良要因の特定・分析をスピードアップしたい！
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品質不良要因の分析が熟練者に依存している…
→ 熟練者でなくても”アタリ”をつけられるようにしたい！
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生産性向上に向けた継続的な活動にならない…
→製造条件・設計へのフィードバック、PDCAサイクルの継続的な高度化、高速化をしたい！
特長
- 豊富な分析実績
様々な業種・業務の分析事例から分析/可視化手法を整備しソリューションに反映。 -
NECのAI「異種混合学習」を活用！
AIが分析結果の理由を示すことで、人の適切な意思決定を支援します。 -
5M1Eデータを用いて不良要因との相関を分析！
製造条件、材料、各種計測値等の製造プロセスデータ、気象条件などの
5M1Eデータも加え、AIで品質不良との相関の強さを分析！ -
ホワイトボックス化されたAI
人が解釈可能な形でAIが不良要因を示唆することで、短時間での要因特定を実現！
これによりPDCAサイクルの高度化、高速化を支援します。
利用AI技術
- NEC the WISE 「異種混合学習」
その他の製造業向けテンプレート
売上実績などの社内データ、経済指数・社会イベントなどの社外データを学習データとしてインプットし、Xか月先の製品需要を予測。生産・発注の最適化やSCM業務の高度化を実現します。
過去実績や経済指数・社会イベントデータなどを学習データとしてインプットし、 Xか月先の保守部品の調達計画を立案。属人性を排除してノウハウを継承しながら、精度の高い調達計画により必要な保守部品の欠品や廃棄を防止します。