AI活用でプラスチック・ゴム産業における技術者の経験と知識をモデル化。知識の継承だけでなく予測も実現ーProfet AI社ケーススタディ

製造業DX向け機械学習ツール「Profet AI AutoML」を活用することで、過去数十年にわたり蓄積された製品データが、機械学習による研究開発の知識と経験の継承に役立ちます。

概要

プラスチック・ゴム産業（石油化学産業）は、石油や天然ガスを原料として化学製品を製造する産業であり、完成品は石油化学製品と呼ばれています。プラスチック・ゴム産業は、人々の暮らしに大きく関わる基幹産業であり、石油化学製品は衣食住、交通、医療など幅広い分野で利用されています。現代のライフスタイルは、石油化学製品と密接に関係していると言えます。そのため、プラスチック・ゴム産業の需要は多くの場合、経済成長率で測られます。

課題

プラスチック・ゴム産業は、従業員の経験・知識に頼るところが多く、原材料配分の開発、製造プロセスの改善、原材料の調達まで、ベテラン技術者の知識が欠かせません。いかに彼らの経験とデータを利用してAIでモデルを構築し、重要な知識を保存、最適化するかが非常に重要な課題となっています。

応用シーン

原材料価格の予測

製品のコスト構造の中で大きな割合を占めるのが、原材料の価格です。AIによるモデリングで原材料の仕入れをサポートすることで、より大きな利益を生み出すことができます。

品質予測

石油製品の製造工程では、制御可能な要素と制御不可能な要素が多く存在し、石油製品の品質を予測することが困難です。石油精製工程でリアルタイムにデータを収集し、石油製品予測モデルを構築することで、実験室での検査コストを大幅に削減し、良品率を向上させることができます。

製品の研究開発をサポート

ビッグデータを利用してAIでモデルを構築し、材料の研究開発をサポートする方法は新しい手法のひとつです。モデルを利用して、重要な物理的・化学的特質をシミュレーションすることで、テストサンプルの製造回数を減少させ、研究開発のスケジュールを短縮することができます。

採用製品：

Profet AI AutoML