WHATを当てるAIからHOWを答えるAIへ
こんなお悩みはありませんか？ ・製造条件として設定するパラメータが多く、最適設定はベテランエンジニアの経験則に頼るしかない。 ・品質を左右する製造条件は把握しているが、それらの最適値を数値化できない。 ・新しい工程の立上げで安定した生産条件を見つけるまでに時間がかかってしまう。 AutoTune AIは、製造条件と品質の相関分析を行うAIですが、単に品質への影響度の高いパラメータを探すAIではありません。 製造条件（入力パラメータ群）と検査結果（品質データ）の非線形な因果関係を学習し、「目標公差の中心（公称値）にデータ全体を寄せるように調整し、かつばらつきが最小化となるスイートスポット」を自動探索します。偶発的に得られた好結果や外れ値などを自律的に判断して除外し、現実的で安定した最適化条件を提案します。
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基本情報
・AutoTune AIは特定のGPUに依存しません。ハイスペックなCPUを搭載したサーバーやPCで動作します。 ・ローカルAIを使用しており、データ収集から分析まで自社のセキュリティ環境内で完結できます。
価格帯
納期
用途／実績例
弊社ウェブサイトで分析事例を紹介しています。 詳しくは製品ページをご覧ください。 https://processartz.com/autotune-ai/
企業情報
当社は品質データやプロセスデータの収集、管理・分析・連携活用を専門とする企業です。 こんなことでお困りではないですか？ ・分析ツールを導入しても定着しない。 ・分析ツールを導入したのに、生産性に寄与していない。 ・可視化しているのに、品質変化点を見逃している 弊社最大の特徴は品質変動監視の自動化とローカルAIの活用です。 品質変動の兆候を自動で監視し、ダッシュボードへ通知します。 ダッシュボードと連動してメールやログを出力するため、他のシステムへ結果を連携できます。 自動化をフル活用した均質な分析が可能で、 分析ノウハウを蓄積できる点が特徴です。 分析結果を他のシステムと連動させることができる、 他の分析ツールとは一線を画す外部連携を重視したシステムです。 ISO-221514に準拠したグローバルに通用する工程能力評価が可能です。 自動車部品の管理を得意としており、IATF16949のSPC対策に最適です。 最新のAIAG＆VDAのSPC 2026の規格に完全準拠しています。 MES(生産実行システム)との連携で、さらに強力なツールとなります。
