製造業DX向け機械学習ツール Profet AI AutoML コーディング不要で製造現場のデジタル化を後押し
Profet AI AutoMLプラットフォーム（以下「Profet AI AutoML」）のAutoML（自動化機械学習）は、製造業のエキスパートが持つ技術・ノウハウを、機械学習を使って利活用するために開発された製造業DX向け機械学習ツールです。これまで一般的には、データ収集後、機械学習モデル作成にはデータ処理・調整などで数か月を要するものでした。この機械学習モデル作成・調整の工程を自動化することで、最短1週間にまで短縮することに成功しました。また、本来このAIモデル作成・調整にはプログラミングやAIの専門知識が必要ですが、この工程をProfet AI AutoMLにより自動で行うことで、企業の80%以上の人材が機械学習を活用できるようになります。
多くの製造業が抱える課題の一つに、特定の技術を持つ人材への依存（属人化）が挙げられます。特定の社員やベテラン職人の経験や勘に依存していた業務は、継承することが難しいと言われています。この課題に対する解決策の一つとして、機械学習を用いて属人化された業務を定量的に定義する方法があります。例えば、特定の人材しか扱うことができなかった複雑な装置の調整業務は、Profet AIの機械学習により最適な設定値を算出し、業務の仕方を共有することで、これまで熟練の技術者に異存していた属人的な作業に幅広い人材が携われるようになります。
Profet AIのAutoMLは、このような属人的オペレーションのDX化をはじめ、製品の製法確立にあたる開発期間の短縮、生産性向上、予知保全、在庫コストの低減、工場の省エネ化など、製造業におけるさまざまな課題の解決に利用できます。
製造業の様々な課題解決をサポート
ユースケース例
属人化や人手不足
想定事例：これまで継承の難しかった特定の個人の経験や技術に依存した作業（例：ある装置の調整作業）を、Profet AIの機械学習で学習して定量化。これにより、業務やノウハウを共有できるようになり、人手不足の解消に貢献。
製法確立にあたるリードタイム短縮
想定事例：化学製品など、新製品の開発時には原材料の絶妙な組み合わせを何度も試作するなど、製法確立には一定のリードタイムが必要。Profet AIの機械学習ツールを使用することにで、過去のノウハウを活かした製法開発の効率化や、最適なパラメータ予測による製法確立の短縮に貢献。
多品種少量生産のハードル低減
想定事例：さまざまな顧客ニーズに対応するために多品種少量生産を行う企業では、既存のプロセスを利用して各顧客の細かいニーズに対応することが必要とされるが、迅速な対応が難しいる。Profet AIを使用することで、既存プロセスから新プロセスへの展開に関する推奨値が算出でき、新製品の迅速な開発をサポート。
調達コストの変動予測
想定事例： ある製品の主要原材料となっている資材は、その部材コストの変動が利益に与える影響が大きい。Profet AIでは、過去の調達データと将来的な価格に影響を与える外部データを分析し将来の部材コストを予測。
主な特長
実用的なテンプレートに従うだけで自動的に機械学習モデルを構築
「生産設備のパラメータ最適化」「生産品目の不具合検知」など、製造業ならではの課題に特化した数十種類のアプリケーションをあらかじめ用意。目的のテーマに合ったテンプレートを選択し、ツールの指示に従い作業を進めていくだけで、自動的に機械学習モデルが完成。
データ収集後の機械学習モデル作成が1週間で完了
データの収集後、従来数か月という時間や専門知識を要するAIモデル構築・調整プロセスを自動で最適化。プログラミングやAIを専門としない製造現場や開発部門の担当者でも1週間という短期間で機械学習ツールの利用が可能。AI導入のスピードを加速。
オンプレミス環境で使用可能
クローズドな環境で使用可能なため、ネットワーク越しに生産情報などの機密情報流出のリスクがなく安心。
製造業の課題を反映し進化し続けるツール
製造業各社のフィードバックを受け、新たな課題に対するソリューションを数か月ごとに頻繁に追加して更新。製造業が抱える課題に対し、常に新しく多角的なソリューションを提供。
対応OS
- WindowsまたはLinux OS搭載のPC
主な受賞実績
- Microsoft AI 100 パートナー
- AWS Powered by Partner
- WIOTC 世界 ベスト500社 入選
- Meet Neo Star Demo Show 6部門中3部にて受賞
- 2021 TINVA top 10 受賞
- 第3回 Global IoT「golden dragon賞」 受賞
採用実績
半導体、光学機器、液晶パネル、EMS、基板、食品、石油・ケミカルなど、さまざまな分野の100社以上の企業で採用されています。
採用事例の一部
