業種より重要なこと

「当社の業種でもできますか」というご質問をよくいただきます。結論から申し上げると、業種より重要なのはデータがどのような状態にあるかです。

設備から値が出ているか、その値が保存されているか、品質結果と結び付けられるか。この三点が確認できれば、業種にかかわらずアプローチは似通ってきます。

進め方

第1段階 — 診断 現在どのようなデータがどこに蓄積されているかを確認します。多くの場合、この段階で「あると思っていたのにない」データと「ないと思っていたのにある」データが同時に見つかります。

第2段階 — 収集と標準化 散在するデータを一つの体系に集約します。AAS、OPC-UAなどの標準を適用し、設備ごとに異なる形式を統一します。

第3段階 — 分析とモデル 集めたデータで予知保全、品質予測、工程最適化のモデルを構築します。

第4段階 — 現場検証 実際のラインで動かし結果を確認します。ここで合わなければ第2段階に戻ります。

第5段階 — 運用と高度化 モデルの再学習と保守を継続します。

不良サンプルが少なく教師あり学習が難しい場合は、正常データのみで学習する異常検知方式から始められます。データが蓄積された時点で、より精密なモデルへ移行します。