メーカーは顧客を 100% 満足させるのに苦労することがよくあります。 納期の遅延や品質の問題は、必ずしも簡単に解決できるわけではありません。 同時に、製造の複雑さの増大、バリエーションの増加、スケジュールのプレッシャーの増大により、手動による品質テストとやり直しのコストが上昇しています。
しかし、この問題を無視すべきではありません。 結局のところ、効率、計画の安定性、顧客満足度は、製造会社にとって重要な競争上の優位性となります。
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予測品質: データに基づいた自動品質分析
データ サイエンスの助けを借りて、製造の手戻りや無駄によって生じる時間のかかる手動作業、つまり予測品質を削減または自動化する方法があります。 この方法では、さまざまなプロセスで使用できる、自動化されたデータ駆動型の欠陥検出と品質分析について説明します。
欠陥予測
まず、予測手法である欠陥予測です。 教師あり欠陥予測と教師なし欠陥予測に分けられます。 ここでの監視とは、履歴データを使用して、過去にどの材料または部品に欠陥があったかを判断できることを意味します。 この情報を既存のプロセスおよび機械データと組み合わせることで、機械学習アルゴリズムに影響を及ぼし、最終的に失敗につながる要因を教えることができます。 教師なし欠陥予測には、過去にどの部品が不合格または再加工されたかについての情報が不足しています。 次に、異常検出を使用して、通常の動作を表すデータ パターンと、ここで異常または外れ値が発生したときを特定します。 どちらの方法も予知保全のユースケースに密接に関連していますが、機械の信頼性ではなく製品品質の観点から機械データを調べます。
欠陥検出
2 番目の方法では、欠陥検出、教師ありおよび教師なしの欠陥検出についても個別に説明します。 この方法は欠陥を予測するものではありませんが、部品が処理されるとすぐにリアルタイムで欠陥を検出します。 教師付き欠陥検出では、機械学習アルゴリズムが欠陥があるかどうかを確認できるように、製造された部品は通常センサーで測定されるか写真に撮られます。 一方、教師なしの欠陥検出では、アルゴリズムはどの部品が無傷であるか欠陥があるかを判断できません。 製造されたすべての部品に基づいて、どの部品が「見た目が良く」、どの部品がそうでないかを独自に学習します。 ただし、このアプローチでは、多くの場合、良い結果を得るためにより多くのデータが必要になります。
根本原因分析
拒否ややり直しを避けるための最後の手段は、根本原因の分析です。 この方法論は、製造プロセスのどこで品質問題が発生するのか実際には誰も分からない場合に使用されます。 このステップが完全に自動化されることはほとんどなく、本番に近いさまざまな部門と緊密に連携するデータ サイエンティストによって実行されることが多くなります。 これには、履歴データを統合し、因果関係発見を使用して、拒否または再作業の原因となったプロセス インスタンスの共通点を見つけることが含まれます。
企業にとっての予測品質のメリット
正確な手順の選択は、とりわけ、データの状況と各企業の個別の目的によって異なります。 ただし、利点は一般的な言葉で要約できます。
- 再処理の省力化
- 材料の無駄が少なくなる
- 計画の信頼性が大幅に向上
- 納期の短縮
- より信頼性が高く効率的な生産
- 顧客満足度の向上
- 持続可能性へのプラスの影響
- コンポーネントの欠陥による運用中断の減少
企業が製造プロセスの最後でのみ品質欠陥を発見した場合、通常、それを修正するためにいくつかの手順に戻るか、繰り返す必要があります。 これにより、生産計画全体が同期しなくなります。 ご注文の納期が延長されます。 クライアントと約束した納期を守れなくなりました。 品質の問題は業務全体の生産性を低下させます。
これは、機械学習を利用した予測品質のソリューションを使用することで回避できます。 この用語は、製造直後に欠陥部品を自動的に分類したり、製造プロセス中に欠陥部品が作成されたかどうかを検出したりする AI ベースのプロセスを指します。 大手メーカーがよく使用する欠陥検出では、AI が画像認識プロセスを使用して、たとえば、製造された個々の部品に欠陥の特徴があるかどうかをチェックし、他の数千の部品と異なるかどうかを確認します。そしてスパークプラグもテスト済み。 日付まで。 欠陥なく製造されています。
製造プロセスに関するデータが製造された部品に明確に割り当てられており、品質に問題があるかどうかは非常に価値があります。 企業は、たとえば、プロセスデータを収集する組立ステーションや機械に、そこで製造された部品に取り付けられた RFID タグを読み取る RFID スキャナーや、この目的に使用されるツールを装備することでこれを実現します。
最終的には
顧客満足度は、多くの場合、高品質の製品とプロセスの結果として得られます。 これを長期的に保証するために、機械学習などの最新テクノロジーにより、不合格ややり直しが自動的に削減され、コストが削減されます。 ビジネスに最適なアプローチは、現在のデータと個々のプロセスの成熟度によって異なります。
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