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Clovernet AI（品質向上モデル）
Clovernet AI（品質向上モデル）は、AI技術を使用して、熟練者の思考のように「こんな比率にしたらどうなる？」「この品質値を上げるためにはどうすれば？」といった悩み・課題を、事前に予測・シミュレーションすることができるサービスです。
リードタイムの短縮、属人性の排除、原料ロスの削減などを実現します。
ケース1 製造品質に関する、こんなお悩みはありませんか？
- 原料品質や加工時のわずかな条件を考慮した調整は、一部の熟練者の経験やExcel計算に頼っている
- 熟練者の退職でノウハウが喪失してしまう
- 人材不足により後継者の新規雇用が難航している
- 調整プロセスの可視化ができていない
AIを活用した原料配合結果シミュレーションが解決します。
- 過去の原料品質データと、配合結果データの関係をAIが学習します。
- 現在の原料在庫の品質データから、どのような配合を行うとどんな結果になるかをシミュレーションします。
ケース2 製品品質に影響する要因を把握できていますか？
- 原材料調整や加工などの製造条件は、熟練者に頼っており、明示化できていない。
- 品質向上や改善をしたいが、現在の手法では限界がある。
AIを活用したデータ分析により解決します
- 製品品質データとその製品の製造工程上のデータの関係性をAIが学習し、予測モデルを作成します。
- その予測モデルにこれから生産しようとしている製品の製造条件を与えることで、品質を予測することができます。
AIを活用したいが、どのように検討したらいいのかわからない方へ
「何から始めていいのかわからない」「成果が出るかわからない」といったお悩みはございませんか？
AI活用で成果を得るため、企画から検証、導入、活用の各フェーズを支援します。
何のためにAIを活用するか明確にするために、どのようなAI技術で、課題解決を実現するか「シナリオ」を作成し、導入の成果が得られるのか、AI適用が有効であるかを実証実験で確認し、本格導入へと進みましょう。
化学品の配合におけるAI活用事例
日油技研工業株式会社 様
配合の提案作成が「10日」から「10分」に短縮。AIで開発スピードと発想力を強化し、継続的な開発力向上を目指す。
お客様の課題
- 配合検討が経験に大きく依存しており、経験の浅いメンバーでの担当が困難
- 試作案が経験依存で発想の幅が広がらず、新たなアイディア創出に限界
- 試作回数が多く時間と材料の負担が大きかった
Clovernet AI導入による解決策
- 化学品の配合検討において試作提案機能を活用し、物性値を目的変数とし最適な配合案を生成。
導入効果
- 試作案の数が飛躍的に増加し、従来では得られない新しい配合案を提示できるようになった
- 以前は10件の提案作成に約10日を要したが、AI活用により約10分へ大幅短縮を実現
- 若手でも検討に参加しやすくなり、属人化が解消されチームの生産性が向上した
今後の展望
- 小規模な試行導入から開始。今後は他の配合領域や材料へ適用範囲を拡大していく予定
- データの蓄積によるモデル精度の向上を通じ、継続的な開発力強化を目指す
お客様プロフィール
日油技研工業株式会社 様
スローガンの「海洋から宇宙まで」の通り、海洋事業から宇宙事業に至る幅広い分野で製品を提供しています。 その他にも、医療機関での滅菌工程の安全のためのインジケータ、製造業の工程管理に欠かせない温度を計測するための「示温材」、耐震強度を高める建設資材など、独自の技術でさまざまなシステムの安全と信頼性確保に貢献しています。
https://www.nichigi.co.jp/