工程改善支援サービス「工場維新」
生産プロセスデータ活用AI

1.生産プロセスデータの活用におけるAIの必要性
2.リコーが提供するAI導入のコンサルティング
3.生産プロセスデータ活用AIのご利用について
4.事例紹介

工程改善支援サービス「工場維新」
生産プロセスデータ活用AI
サービス商品チラシ

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製造業DXを目指すお客様のために、製造現場を熟知したデータサイエンティストが
生産プロセスデータ活用に向けてAI導入のお手伝いをします。

1. 生産プロセスデータ^※1の活用におけるAIの必要性

製造工程に求められる技術難易度の高まり、更なる品質改善、効率改善への要求により工程の負担は益々増大しています。その負担を解消するためには、経験・ノウハウなどのこれまでの対応では追い付かず、製造工程データを積極的に活用する解決策が必要となってきています。

リコーもトナー生産現場において同様の問題に直面し、製造工程のデータを生産プロセスデータと位置付けて積極的な活用を推進してきています。膨大で複雑なデータを分析し活用するためにAIを導入しています。
生産技術者が自らAIを学び、データサイエンティストのスキルを習得し、トナーの品質予測や品質改善ができるシステムの構築を実現しています。

AIを上手く導入するためには左の３つの領域の連携が必要です。
中でもAIと事業領域^※２の連携が特に難しく、そこには経験値が大きく寄与することを学んできました。
リコーの生産技術者の経験が、お客様の知見を活かすことでAI導入を成功に導けると確信しております。

※1　生産プロセスデータ
生産工程で取り扱うデータ
例：原材料の特性、各工程の条件設定値、中間品の特性、完成製品の特性、生産設備の稼働情報
※2　事業領域
現場の業務や生産に関する技術・知識

2. リコーが提供するAI導入のコンサルティング

リコーの生産現場で大きな成果を上げた二つのAI導入事例をコンサルティングサービスとして用意しました。

①AIによる異常検知
②AIによる品質予測及び品質向上

お客様の生産現場の課題認識、目標設定、目標達成、解決策実施、フォローまで、現場を熟知した生産技術者が担当します。生産プロセスデータ活用にお困りのお客様、AI人材不足でお困りのお客様やこれからAI導入を予定しているお客様にお勧めします。

①AIによる異常検知

工程監視データをAIで解析することで、生産工程の監視工数の低減や異常の早期発見を実現する。

こんな課題はございませんか

・生産ラインの監視対象が多く工数負担が大きい。または経験が必要で属人性がある。
・生産ラインにおける異常発生の頻度はかなり低いにもかかわらず、発生時に備え監視者を配備している。

ご提案内容

・生産ラインの工程監視にAIを導入して異常検知精度向上。
・作業者による常時監視を廃止し、異常検知時のみ対応。

弊社内効果

・工程進捗確認作業　　95%削減
・計器故障の早期検知（例：2週間早く検知）

【事例】製造工程での工程監視工数低減（生産データ確認作業の自動化と異常の自動検出）

②AIによる品質予測及び品質向上

データ解析により品質ばらつきの原因を明らかにする。
データからの品質予測を可能とし、熟練技術者の制御ノウハウを自動化する事で品質向上を実現する。

こんな課題はございませんか

・原材料特性や生産環境など様々な条件で品質にばらつきが生じるが、その原因を確実にとらえきれていない。
・そのばらつきを抑えるために経験者がその経験から細やかな対応をしている。
・生産工程が長いため、品質不良が発生した場合に工程条件を変更して対応するが、その対応が反映されるまでかなりの不良が連続発生する。

ご提案内容

・AIによるデータ解析から品質ばらつきとなる原因を明らかにする。
・生産プロセスデータをベースに品質予測を可能にする。
・品質予測を元にした生産設備の自動制御を構築し、品質向上を可能にする。

弊社内効果

・不良発生率を65～91%低減
・総生産量 5％向上

【事例】製造工程での品質予測及び品質向上（生産中ロットの最終品質予測と最適条件自動制御）

こんな課題はございませんか

・原材料特性や生産環境など様々な条件で品質にばらつきが生じるが、その原因を確実にとらえきれていない。
・そのばらつきを抑えるために予備実験を行って生産条件を決定している。

ご提案内容

・AIによるデータ解析から品質ばらつきとなる原因を明らかにする。
・生産プロセスデータをベースに品質予測を実施し、予備実験を行わずに生産条件を決定する。

弊社内効果

・予備実験工数削減　224H/年

【事例】製造工程での予備実験廃止（生産プロセス品質予測と自動制御）

AI導入コンサルティングは生産プロセスデータ以外、例えば研究開発データ解析等への展開も可能です。
二つのメニューに関しては他にも多くの実践事例があります。
当メニューに該当しないと思われる課題に対しましてもお役に立てる場合があります。
先ずはお気軽に相談ください。
生産現場や研究開発の技術者の視点に立ち、AI導入のお手伝いをします。　