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工業生産の最適化

目的
生産時の細かなパラメータ調整をAIで代替することで、安定的に高品質を維持し、歩留まり率を高めたい。
結果
これまで探索したことのないパラメータの組み合わせを対象として、加工条件の予測と検証を最適化することで品質の安定と省力化を実現。

人が生産時のパラメータを調整する場合には時間も検討できる組み合わせも限界がありますが、AIで代替することで、従来手法では検討できなかった組み合わせも検討対象に含めた上で加工条件の予測と検証を最適化します。既存データで実行可能性を十分検証した上で従来手法をベイズ最適化に置き換えて自動化し、効率的に最適値を求めることが可能です。これにより、品質の安定と省力化を実現し、歩留まり率を高めます。

【最適化アルゴリズムの概要】
最適化アルゴリズムに用いたベイズ最適化とは、「未知の関数に対する最適解を求める」手法です。最も品質が高まると考えられる候補点を調べ、実際の値を観測しながら最適解を探索します。
全パターンを探索するグリッドサーチのような手法と比べて、探索する回数が少なくなるというメリットがあります。

参考ページ:ALBERTデータ分析基礎知識「最適化とは

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