生産設備の各種設定パラメータの組み合わせの最適解を探索することによって、品質改善を実現するシステムの構築をご支援いたします。
想定課題
・製品開発における実験計画が若手のメンバーだと上手く作れない
・製品品質を左右するパラメータが不明なため、何を修正したら品質が改善するのかわからない
想定効果
・実験計画ナレッジAIを用いた実験計画書の半自動生成による業務時間の削減が可能
・要因分析による品質決定パラメータの抽出による性能改善を行える
対象業界・分野
・製造関係メーカー様（自動車/航空宇宙/ロボットなど）様
・半導体メーカー様
ツール・技術・リソース
・Python
・Scikit Learn+Pandas+Numpy
・XAI (Optuna)
・GBDT(XGBoost)
