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

実績紹介

プロジェクト概要
目的:タイヤの真円度改善のための予測モデルの構築
対象企業:タイヤメーカー
期間:1.5ヶ月
規模:PL1名+PM1名+メンバー2名
成果:分析プログラム
分析結果をまとめた報告書

009_生産設備のパラメーター最適化

対象業界・分野

製造関係メーカー(自動車/航空宇宙/ロボットなど) / 半導体メーカー

ツール・技術・リソース

Python / Jupyter Notebook / Scikit Learn+Pandas+Numpy / XAI (Optuna) / GBDT(XGBoost)