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BIを活用したでのリアルタイムモニタリング
■導入企業様 大手機械メーカー様 ■導入背景 「価値を生まない入力作業を削減すること、すばやく不良原因を特定して不良を作り続けないようにすることは、複合機部品の製造ラインでも大きな課題でした。」 ■課題 ・各ラインの手書き日報をあらためてExcelに入力し、1次加工、2次加工を行うなど、煩雑な手間がかかっていた ・不良発生コストのさらなる削減 ・ムリ・ムダ・ムラを発見し、生産性を向上させる活動に人手がかかりすぎている ■効果 ・不良を出さないための対処をタイムリーに行えるようになった結果、不良が1/5に減った ・iPadを利用したダイレクト入力の徹底により、毎日約80分費やしていたExcelへの手入力工数が0分に削減 ・ラインの「よどみ」が見える化され、残業時間が毎日1時間減った
生産ラインで得られた操業パラメータや計測データを用いて品質変化を常時監視！ 品質のバラツキを見逃さず、機器のチョコ停も監視！
Acerta LinePulse は、車両部品製造ラインで生まれるデータを最大限活用し、生産能力や品質の変化、機器のチョコ停も管理することでラインの生産性をさらに高めます。 これまでフロア内の職人技として蓄えられてきた暗黙知。その知識や経験を機械学習技術を使って「見える化」すると共に、当社の強みである要因分析技術によりラインからのインサイト＜洞察＞をすべてのエンジニアに提供します。 LinePulseをお使いのサプライヤ様では、早期の不良品検出、生産能力の変化とその品質への影響を可視化し、出荷前テストでの不具合も改善することで、出荷後に生じる補償コストを大幅に削減することに成功しています。 激動の変化が生まれる自動車部品業界を生き抜くためにも、自動車特化型のAcerta機械学習技術をご検討下さい。 ■事例一覧 https://acerta.ai/ja/case-studies_ja/
