AIを使った生産設備のパラメータ最適化の方法を解説
この度 「生産設備のパラメータ最適化による品質改善」をテーマにしましたWEBセミナーについて、ご紹介いたします。
▼開催内容
モノづくり現場における生産性向上、歩留まり改善の重要性
製造業の現場において、生産性の向上や歩留まりの改善は常に経営課題となっています。
そのため、トラブル時間やメンテナンス時間を短縮した上で、生産ラインの稼働時間を長くし、不良品の少ない安定した稼働が常に求められてます。
生産設備のパラメータを最適化することで、生産性向上、歩留まり改善を実現する
改善策のひとつとして、現在ある生産設備の様々なパラメータを最適化できないか、これによって生産性向上、
歩留まり改善を実現できないか、ということは当然検討されているテーマだと思います。
どのようにしてパラメータの最適値を探せばよいのか？
しかし、以下のような課題があり難易度が高いテーマでもあります。
・どれが製品品質を左右するパラメータなのか分からない
・多数のパラメータの相互関係がわからないので、１つのパラメータを変えた場合に全体に及ぼす影響が分からない
・全ての生産設備に熟練したメンバーがいない
そこで本セミナーでは、上記の課題を解決するため、AI技術を用いて生産設備のパラメータを最適化する方法について、製造業におけるAI活用において豊富な経験、ノウハウ、事例を有する株式会社テクノプロが解説します。
▼登壇者ご紹介
株式会社テクノプロ テクノプロデザイン社
DXソリューション統括部 先端技術センター
中井 克典（なかい かつのり）
■東京大学化学専攻の博士研究員、特任助教を経て、テクノプロのデータサイエンティスト育成事業の２期生として2018年に入社
■アライアンス先の（株）ALBERT(現在はアクセンチュア子会社)に配属、通信関連企業に約２年常駐し、機器予防保全サービスの開発、異常検知系のデータアセスメント、プリセールスを担当
■常駐案件終了後は、医療機器メーカー、センサーメーカー、保険業、建設業、小売業などでプロジェクトマネージャからメンバーまで幅広い役割で業務従事
■データサイエンティスト育成事業にも講師として参加し、Python, SQLから時系列分析やDeep Learning、マインド研修など幅広いコンテンツを指導
■2021年7月より現職、プリセールス、AIアドバイザーとして案件の立ち上げ支援にも従事