【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 TDSE

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。

関連リンク - https://www.tdse.jp/case-study/product-quality-ana…

基本情報【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

【効果】
■バラつき予測モデルの構築には特長量が不足していることが明らかとなった
■分析知見に加え業務ドメインを踏まえることで、時期製造計画に向けて取得すべきデータ
　に対する示唆が得られた

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