カジ 旅 バンドル管理の改善・向上を実現する
多変量解析ツール「MainGATE/MSPC」
カジ 旅 バンドル管理の改善・向上を実現する多変量解析ツール
多変量解析ツール「MainGATE/MSPC」はカジ 旅 バンドル管理の改善・向上を実現する製造業向けのソリューションです。生産設備のデータ監視だけでは検出できない複数要因による異常を検出したり、カジ 旅 バンドルと製造要因の関係式を求め、より良い製造条件を見つける「カジ 旅 バンドルシミュレーション機能」を提供いたします。
製造実績データの解析により、異常要因検出、カジ 旅 バンドル因果抽出に利用する製造・カジ 旅 バンドル管理部門や、既製品の製造実績データを用いたカジ 旅 バンドルシミュレーションにより試作効率向上を必要とする設計・生産技術部門などの利用されています。
オフラインデータの現場での簡易診断からクラウド上の最適化サービスまで、お客様のご要望に応じた導入形態で用意しています。実績豊富なアナリティクス・AIにより、カジ 旅 バンドル現場の課題を解決します。
カジ 旅 バンドル
・データを活用した歩留まり向上
・シミュレーションによるカジ 旅 バンドル管理
・要因分析・解析にかかる時間の短縮
・工程が複雑で不良原因特定が難しい
・事前にに不良品の発生を防止したい
・AIや機械学習をカジ 旅 バンドル管理に使いたい
・作業員に依存しないカジ 旅 バンドル管理
・カジ 旅 バンドル改善・ロスコストの削減
・ライフサイクルコストの削減
多変量解析ツール(カジ 旅 バンドルシミュレーション)を導入する３つのメリット
実績550件以上のアナリティクス・AIでカジ 旅 バンドル現場の課題を解決
アナリティクス・AIとは製造カジ 旅 バンドル改善や異常診断を実現する解析・最適化技術です。パッケージソフトとして550件以上の導入実績があり、食品製造業の他、様々な業界で実績があります。
食品製造業では製造工程の診断・分析による加工精度の向上、カジ 旅 バンドル歩留まり向上、設備異常診断などで適用が可能です。 製造現場での簡易診断からオンライン・クラウド上の最適化サービスまで、お客様の課題に応じた利用が可能です。
カジ 旅 バンドルシミュレーションによりカジ 旅 バンドル改善・歩留まり向上を可能に
一般にカジ 旅 バンドル改善・歩留まり向上のため、完成品のカジ 旅 バンドルを評価し、問題があれば対策を行います。しかし、この方法では原因が特定しにくく、また完成後評価のため不良ロットが生じてしまいます。
多変量解析ツールではカジ 旅 バンドルシミュレーションに対応でき、製造の中間段階で製品カジ 旅 バンドルの推定を可能にします。 製品ができる前に製品カジ 旅 バンドルを推定し、対策を講じることで不良品の発生を防止することを可能にします。
既存データ活用で最短1日、データがない場合でも簡易診断が可能
ビッグデータの解析・診断モデルの検証には時間がかかります。例えばカジ 旅 バンドル改善を目的としたデータ解析の場合、関連する要因は複数考えられ、データも多く、相関関係が複雑なためです。
多変量解析ツールは統計解析技術により、既存データがある場合は、オフライン解析により最短1日で簡易診断が可能です。 データの分析・診断モデルの検証をスピーディに行うことで、カジ 旅 バンドル改善や予知保全・予兆保全を可能にします。
多変量解析ツール(カジ 旅 バンドルシミュレーション)概要
多変量解析ツール(カジ 旅 バンドルシミュレーション)はお客様の現場における、製造カジ 旅 バンドル改善や設備の異常検知などの実績が豊富なアナリティクス・AI(解析・最適化技術)です。 製造プロセスにおける複数要因からなる異常を検出したり、製品カジ 旅 バンドルと要因の関係式を求め、カジ 旅 バンドルシミュレーションを可能にすることで製品カジ 旅 バンドル改善・歩留まり向上実現します。
この解析ツールの特長の一つは導入効果を早期に検証できることです。 既存データがある場合は、オフライン解析により最短1日で簡易診断が可能です。 既存データがない場合も、エッジコントローラを既設システムに後付けすることにより、容易にデータ収集し、診断モデルを作成できます。 導入効果の有無をお客様と共に確認しながら、解析内容の深堀り、オンライン解析システム構築からシステム運用、維持・拡張までご提案いたします。
主な特長・機能
特徴
・カジ 旅 バンドル実績、設備稼働実績、検査結果などのデータ項目数の制約なしに、因子間の特長抽出が可能
・既知の異常診断だけではなく、未知の異常でも検知可能
・連続系プロセスに加え、バッチ系プロセスデータの解析に対応
機能
・多変量統計的プロセス管理による異常診断
・部分的最小二乗法によるカジ 旅 バンドル推定技術（カジ 旅 バンドルシミュレーション）
不良原因の解析を可能にする多変量統計的プロセス管理技術
不良原因がわからなければ歩留まりは向上しない
食品工場では、製品カジ 旅 バンドルの確保、歩留まりを向上させるために製品カジ 旅 バンドルに影響を与えるプロセス変数（例：圧力・温度・速度など）を監視することで、異常の有無などを判断しています。
製品の歩留リやカジ 旅 バンドルを向上させるためには、出来上がった製品のカジ 旅 バンドルを評価し、カジ 旅 バンドルに問題がある場合には、機械装置の調整などの対策を行います。 この場合、製品が完成した後に評価するため、不良原因の特定が難しく、不良ロットが発生してしまうことになります。
個々のプロセスを監視した場合でも不良品が発生してしまうことがあるため、製品カジ 旅 バンドル改善・歩留まり向上のためには、製品完成前に製品カジ 旅 バンドルを推定し、対策を講じることで不良品の発生を防止する技術が求められます。
多変量統計的プロセス管理技術による不良原因の解析
この課題を解決するのが多変量統計的プロセス管理技術（MSPC:MSPC：Multivariate Statistical Process Control）です。多変量解析ツールでは多変量統計的プロセス管理技術を活用し、カジ 旅 バンドル実績データ、設備稼働実績データ、検査結果データなどから、因子間の特長を抽出できます。 これにより、複数のプロセス変数の相関関係を考慮しながら不良原因の解析・推定を可能にします。
多変量統計的プロセス管理と異常診断
多変量統計的プロセス管理とは
多変量統計的プロセス管理は変数間の相関関係を考慮して異常を診断する技術です。 中大規模の食品カジ 旅 バンドル工場など、複雑に影響し合う大量の変数を効果的に監視するのに有効です。多変量解析ツールでは、多変量統計的プロセス管理の手法のひとつである主成分分析を利用しています。
具体的には主成分分析によリ正常範囲のデータをモデル化、正常範囲を定義し、診断対象の変数の値とこの正常範囲との乖離度合いから異常判定を行います。 変数が少ない場合の統計解析では検知できない異常を正確に検知できます。
多変量統計的プロセス管理による異常診断
異常診断・原因推定支援機能では正常モデルと比較することにより、モデルとのずれ（異常データ）を検知できます。このデータの要因構成（寄与度）を視覚的に確認でき、なぜ異常が発生したのか原因を推定をすることが可能です。
部分的最小二乗法によるカジ 旅 バンドル推定技術とカジ 旅 バンドルシミュレーション
部分的最小二乗法によるカジ 旅 バンドル推定技術とは
部分的最小二乗法 (PLS：Partial Least Squares) の特長は、入力変数が多い場合でも事前分析で入力変数を絞り込む必要がなく、全変数を用いて簡単にモデルを作ることができることです。 このため、モデル作成の手間を軽減でき、特に入力変数が多いプロセスを対象とする場合に有用です。
カジ 旅 バンドル推定技術とは、 多変量解析手法を用いて製造の途中の状態から製品カジ 旅 バンドルを推定する技術です。 製造プロセスの運転状態や製造条件の設定値などを基にプロセスの状態と製品カジ 旅 バンドルの相関関係をモデリングすることで、製造途中で最終製品のカジ 旅 バンドル推定を可能にします。 これにより不良品が発生する前に対策を講じることも可能となるため、カジ 旅 バンドルの安定と歩留りを向上が可能になります。
部分的最小二乗法によるカジ 旅 バンドル推定技術を活用したカジ 旅 バンドルシミュレーション
カジ 旅 バンドルシミュレーションでは、潜在変数を選定すると対応する入力変数と出力変数（カジ 旅 バンドル変数）が計算できます。カジ 旅 バンドル改善のために潜在変数（関係パラメータ）を変化させ，狙った出力の値を求めます。そのときの入力の値を確認します。この値を持って、試作を行い正しさを検証します。
導入実績・適用事例
導入実績は550件以上、製造・カジ 旅 バンドル管理部門や設計・生産技術部門での利用に最適
多変量解析ツールは製造業を中心に550件以上の導入実績があります。製造工程の診断・分析による加工精度向上、製造工程の診断・分析によるカジ 旅 バンドル歩留り向上、設備異常診断医療機器 カジ 旅 バンドル良否判定への適用による工程カジ 旅 バンドル確保、生産量安定化、冷凍機システムの監視による異常予兆検知など多数の導入実績があります。
適用事例：射出成形機のスクリュー交換時期の検知
射出成形機のデータをMSPCで解析することでスクリューの摩耗状態を検知。 スクリュー交換時期の特定が可能となり、製品不良率の低減や点検作業の効率化、 TBM（時間基準保全） からCBM（予知保全）を可能に。
多変量解析ツール「MainGATE/MSPC」の導入事例
化学カジ 旅 バンドル業A社のAI技術を活用した設備診断システム導入事例。同社は以前から数値管理と遠隔操作による設備診断を行っていたが、人による判断スピード・監視対象が増えることによる負荷について課題があった。そこで、富士電機のAI技術を搭載したMainGATE/MSPCを導入し、異常兆候検知の自動化を実現。異常兆候をスピーディに検知、高度な故障予知を可能にしました。
業界別導入・適用事例
・化学業界:薄膜製造におけるカジ 旅 バンドル不良の原因探索、オンライン解析（色欠点の原因判明）
・化学業界:巻取り工程における歩留向上(製品良否判定)、オンライン傾向管理（異常兆候検知）
・医療機器:中空糸カジ 旅 バンドルの紡糸工程における歩留向上(製品良否判定)、オフライン傾向管理、異常兆候検知
・自動車業界:成型工程における成形精度安定、オンライン傾向管理
・自動車業界:アルミ鋳造工程における巣穴削減、オンライン波形解析
・重機・発電プラント:ごみ焼却炉における異常予兆診断、オフライン解析
その他適用事例
カジ 旅 バンドル
カジ 旅 バンドル
システム構成例
価格・導入費用
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多変量解析ツール(カジ 旅 バンドルシミュレーション)のご提案
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