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)