AIで、日本のものづくりを次のステージへ

AI製造プロセス最適化支援

人手不足、コスト高、品質要求の高まり…
AIが貴社の製造現場の「目」「頭脳」となり、品質・コスト・納期（QCD）の課題を解決。持続可能な成長を実現します。

熟練の技だけに頼る、
その生産体制に限界を感じていませんか？

多くの中小・中堅製造業では、熟練技術者の「経験と勘」が品質を支えていますが、後継者不足や技術継承は深刻な課題です。勘に頼った生産は、突発的な設備故障、不良品の見逃し、非効率な生産計画といった問題を引き起こし、企業の競争力を静かに蝕んでいきます。

これらの課題の根本原因は、製造現場に眠る膨大なデータを「価値」に変える仕組みがないことです。データを活用し、プロセスを科学的に管理することが、次世代のものづくりには不可欠です。

私たちのAI製造プロセス最適化支援は、貴社の製造データを分析し、「予測」と「自動化」の仕組みを構築します。AIが設備の故障を予知し、不良品を瞬時に見抜き、最適な生産計画を立案。これにより、熟練の技と先端技術が融合した、高品質・高効率な「自ら進化し続ける製造現場」を実現します。

お客様の課題に合わせ、予知保全から生産計画まで、最適なAIソリューションを段階的に導入します。

設備のセンサーデータをAIが監視し、故障の兆候を事前に検知。突発的なライン停止を防ぎ、計画的なメンテナンスを可能にすることで、生産性と信頼性を向上させます。

使用データ： 設備センサーデータ（振動、温度、圧力）、稼働ログ、保全履歴など。
分析・可視化： LSTMや異常検知モデルで故障の兆候を学習。全設備の故障リスクをダッシュボードで可視化し、メンテナンス計画の最適化や部品交換のタイミングを提案します。
期待される効果： 設備稼働率5-10%向上、突発故障70%削減、メンテナンスコスト20-30%削減。

人では見逃しがちな微細な欠陥や、判定が難しい製品の外観をAIが高速・高精度で検査。検査工程の自動化と、客観的な品質基準の確立を実現します。

使用データ： 良品・不良品の製品画像、寸法・色彩などの検査基準、製造条件データなど。
分析・可視化： CNN（畳み込みニューラルネットワーク）で画像から欠陥を自動検出。不良発生の傾向を分析し、製造プロセスの改善点を特定。品質のトレーサビリティを確保します。
期待される効果： 検査精度95%以上、検査時間50-70%短縮、品質クレーム80%削減。

需要、納期、設備能力、人員スキルなど、複雑に絡み合う条件からAIが最適な生産計画を自動で立案。変化に強い、俊敏な生産体制を構築します。

使用データ： 受注・需要データ、製品ごとの作業時間、設備能力、材料在庫、人員スキルなど。
分析・可視化： 数理最適化や強化学習で、最適な生産スケジュールを高速に算出。ガントチャートで可視化し、ボトルネック工程の特定や納期遅延リスクの事前評価を可能にします。
期待される効果： 生産効率15-25%向上、納期遵守率95%以上、在庫コスト20-30%削減。

工場全体のエネルギー消費パターンをAIが分析・予測。生産計画と連動した最適なエネルギー運用で、コスト削減と脱炭素経営（カーボンニュートラル）の両立を支援します。

使用データ： 電力・ガス等のエネルギー使用量、生産量、設備稼働データ、外気温など。
分析・可視化： 時系列予測モデルでエネルギー需要を予測し、生産計画と連携。ピークシフトや最適な設備稼動パターンをシミュレーションし、コスト削減効果とCO2削減量を可視化します。
期待される効果： エネルギーコスト15-25%削減、CO2排出量20-30%削減、ピーク電力10-20%削減。

高精度な需要予測に基づき、欠品と過剰在庫を同時に防止する最適な在庫レベルをAIが算出。キャッシュフローを改善し、市場の変化に俊敏に対応できる生産体制を構築します。

使用データ： 過去の販売実績、在庫データ、市場トレンド、プロモーション情報など。
分析・可視化： 機械学習で製品・顧客ごとの需要を高精度に予測。安全在庫理論に基づき、欠品リスクと在庫コストを最小化する最適在庫レベルを算出し、発注計画を自動化します。
期待される効果： 在庫回転率30-50%向上、欠品率80%削減、在庫コスト25-35%削減。

まずは、貴社の課題をお聞かせください。
データから何が見えるのか、AIで何が実現できるのか、専門家が具体的にご提案します。