【データサイエンス事例】AIによる品質の安定化・バラつき要因分析
製造条件などの改善につなげたい！検査結果のバラつきを予測するモデルを開発した事例
製造業にて、AIによる製品品質の安定化・バラつき要因分析を可能にした 事例をご紹介します。 駆動系製品を実際に動作させる品質検査試験において、検査結果として 取得したデータを用いて、検査結果のバラつき要因分析を行い、 製造条件などの改善につなげたいという課題がありました。 そこで、品質検査試験の測定条件、製造品の設計情報・部品寸法などを 特徴量として、検査結果のバラつきを予測するモデルを開発。 そのモデルのパラメータを分析することで、要因として解釈し、製造条件の改善につなげました。 【事例概要】 ■業種：製造 ■業務：品質検査 ■課題：要因分析、検査効率改善、生産効率化 ■アナリティクス・AIソリューション ・検査結果のバラつきを予測するモデルを開発 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
- 企業：TDSE株式会社
- 価格：応相談
