株式会社ワイ・ディ・シー「製造業に特化したAIソリューション」「AI導入効果の可視化支援サービス」：Ledge.ai EXPO

ドイツ発祥のインダストリー 4.0 の流れは日本にも及んでおり、製造業の現場では AI や IoT を活用したデジタルトランスフォーメーション(DX)の機運が高い。ものづくりの過程で生み出されるデータを、どう有効活用できるかが競争力を左右する時代に突入しています。

製造業の多くの企業がAI活用の必要性を感じているが、実際に導入している企業はまだ少ない。多くの場合は、システム導入に向けて概念実証（PoC）を行ってはみたものの、そこから先になかなか進めない、“PoC疲れ”なる声も聞こえ始めています。

AI活用を成功させるためには、AIが判断した結果を製造現場で改善案として用いることが重要になります。AIシステムと製造現場を、同時に成長・進化させていく手法を「インライン化」と呼んでいます。

ものづくりのプロセスで、AIやIoTを活用するシステムの構築と運用を成功させるには、パートナーとなるシステムベンダーが、いかに生産現場を理解しているかが成否の鍵となる。YDCは製造業向けシステムのコンサルティング・設計・開発サービスを長年にわたって提供してまいりました。AI導入の検討段階から導入後の運用まで一貫してユーザーに寄り添い、共に解決策を導くお手伝いをさせていただきます。

AI導入効果の可視化支援サービスについて：製造現場のAI活用を支える「ノウハウ・人材・仕組み」を提供

「YDC AI Incubation Service」では、製造現場に、AI環境を搭載した実機を検証環境として導入することによって、実データを用いた継続的な検証が行えることが特徴の一つ。オフラインデータを使った机上検証に比べ、数多くの「活きた」データを用いた検証を短期間で効果的に実施可能という大きなアドバンテージがあります。

画像認識について：人的要因による判定のバラツキが抑制され、判定精度を向上

従来、人間の目に頼る検査・検品作業は、AIを活用して全数を検査し、NG品と判定された画像に関しては、現場に連携され適切な処置を行うという仕組みを構築し、全数の画像分類を高い精度で実施できるようになりました。

現場の課題に合わせて、様々な学習や判定パターンを提供します。

品質予測・異常検知について：製造途中経過から完成品質を予測し、不良発生による損失を防止

通常は最終試験結果でOK・NGを判断するがNGと判断された製品は破棄もしくは再加工する必要があります。途中工程までの操業条件と中間指標から最終試験結果を予測し、必要に応じて後工程の操業条件を変更することによって、不良発生による巨額の損失を防止します。

AI導入の成功の鍵を握る「データの前処理」について

データ前処理の良し悪しで、AIの判定精度が大きく左右されます。「YDC SONAR®」は機械学習で最も重要とされるデータの前処理やAI予測モデルの作成や検証作業、さらには現場へのフィードバックまでの流れを同一基盤で行えます。　

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YDCは長年にわたり培ってきたノウハウと幅広い知見とデータ活用やAIなどの高い技術を生かし、設計／製造の現場・サプライチェーン全体・経営をつなぐことでお客様を成功へ導くパートナーとして尽力してまいりました。YDCに関する詳しい情報は、https://www.ydc.co.jp/をご覧ください。

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