INDUSTRIES
産業別ソリューション
産業ごとに規制も品質基準もデータの性格も異なります。インピックスが実際に手がけてきた産業別のアプローチをまとめました。
製薬・バイオ
規制を守りながらデータを使う方法
GMP、CSV、データインテグリティの要件を満たしながら設備予知保全と品質分析を適用します。設備の設定値と品質データがつながらない問題を、データ標準化で解決します。
詳しく見る →半導体
わずかな偏差が歩留まりを左右する工程で
大量の計測・センサーデータから歩留まりに影響する変数を見つけ出し、設備の異常を早期に検知します。データ量と速度がいずれも大きい半導体工程に合わせた収集・処理構造を設計します。
詳しく見る →健康機能食品・化粧品
目で判定していた品質をデータへ移す仕事
色差や配合条件のように熟練者の感覚に頼っていた判定をデータへ移します。カラー不良の原因分析、工程最適化、スマートファクトリー構築を併せて進めます。
詳しく見る →自動車
ルールベース検査では捉えられない不良への向き合い方
射出成形工程でルールベースのビジョンカメラが検出できない難検出不良を、AIマシンビジョンで検出します。工程変数と品質結果を結び付け、不良が発生する条件自体を減らします。
詳しく見る →その他の産業
業種が違っても、データの扱い方の順序は同じです
金属、化学、電子部品など多様な製造現場に共通して適用できるアプローチです。データ収集・標準化から始め、予知保全、品質分析、工程最適化へ段階的に広げます。
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