伊東商会ソリューションビジネスのご紹介

常に生産性の向上や品質の保証が求められるものづくり現場。設備の不具合または故障などをいち早く検知したり、不良品発生などのトラブルを防ぐため、AIを活用した取り組みが加速しています。 生産設備・機器には様々なセンサや機器を取り付けることができ、これらから計測値や制御パラメータの時系列データを取得することができます。異常検知ソリューションImpulseの「異常検知アプリ」ではこのような時系列データを使って、従来の閾値ベースの仕組みではなく、AI技術を活用して未知の異常を検出し、「要因分析アプリ」では異常の発生要因を分析することができます。 本ウェビナーでは、AI技術を活用した時系列データの分析事例をご紹介した後、その中から以下2つの事例をピックアップし、実際の画面とデータを使い異常検知モデルの作成・分析手法について、デモを交えながら解説します。 ・プラント設備の故障予兆検知 ・自動車部品製造の射出成形工程における不良要因分析

常に生産性の向上や品質の保証が求められるものづくり現場。設備の不具合または故障などをいち早く検知したり、不良品発生などのトラブルを防ぐため、AIを活用した取り組みが加速しています。 生産設備・機器には様々なセンサや機器を取り付けることができ、これらから計測値や制御パラメータの時系列データを取得することができます。異常検知ソリューションImpulseの「異常検知アプリ」ではこのような時系列データを使って、従来の閾値ベースの仕組みではなく、AI技術を活用して未知の異常を検出し、「要因分析アプリ」では異常の発生要因を分析することができます。 本ウェビナーでは、AI技術を活用した時系列データの分析事例をご紹介した後、その中から以下2つの事例をピックアップし、実際の画面とデータを使い異常検知モデルの作成・分析手法について、デモを交えながら解説します。 ・プラント設備の故障予兆検知 ・自動車部品製造の射出成形工程における不良要因分析

常に生産性の向上や品質の保証が求められるものづくり現場。設備の不具合または故障などをいち早く検知したり、不良品発生などのトラブルを防ぐため、AIを活用した取り組みが加速しています。 生産設備・機器には様々なセンサや機器を取り付けることができ、これらから計測値や制御パラメータの時系列データを取得することができます。異常検知ソリューションImpulseの「異常検知アプリ」ではこのような時系列データを使って、従来の閾値ベースの仕組みではなく、AI技術を活用して未知の異常を検出し、「要因分析アプリ」では異常の発生要因を分析することができます。 本ウェビナーでは、AI技術を活用した時系列データの分析事例をご紹介した後、その中から以下2つの事例をピックアップし、実際の画面とデータを使い異常検知モデルの作成・分析手法について、デモを交えながら解説します。 ・プラント設備の故障予兆検知 ・自動車部品製造の射出成形工程における不良要因分析

ものづくり現場において不良品の流出を防いだり、不良品が発生しないように工程改善をするため、外観検査の工程は非常に重要な役割を担っています。 しかし、人による目視の外観検査では効率化が難しいうえ、AI外観検査装置を導入しようとしても課題が山積しており、現場への本格導入まで進めないというケースも多いのではないでしょうか。 （人による目視検査の課題） ・人材を確保するのが困難なうえ、人件費や時間がかかる ・検査員ごとにばらつきがでる （外観検査装置の課題） ・プレスや鍛造など見た目のばらつきが大きい金属加工表面の検査で過検出が多発する ・現場でツールを使いこなせず、自動検査導入後のルール・モデルの調整が困難 ・自動判定のために最適な撮像条件の探索に時間がかかる 異常検知ソリューションImpulseの「外観検査アプリ」は、既存の取り組みやシステムでは思うように行かないというお客様に選ばれています。 本ウェビナーでは、外観検査を取り巻く課題やその解決策などを実際のプロジェクトに携わってきたエンジニアがご紹介します。