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

今後、5G、EV、AIoTの時代を迎え、ICアプリケーションの増加によってIC部品の需要はさらに強くなると予測されます。AI時代においては、いかに早くAIを導入して生産品質を高め、日々厳格化する顧客の品質に対する要求に応えられるかが企業の課題となっています。

衣食住、交通、教育や娯楽に至るまで、紡績・製布製品が使われない場面はありません。近年、紡績・製布産業では、為替レートの変動、競合するメーカー各社の低価格戦略やベテラン技術者の定年退職などに対応するためのデジタル化が加速しています。

近年、電子製造業では少量多品種生産への対応や、生産ラインの迅速な切り替えが求められるようになってきています。いかに短い時間で新製品の生産ラインを稼働させるか、各設備のパラメーターを調整するか、そして良品率を向上させるかが課題となっています。

PCB産業は、製造プロセスが複雑でありながら生産技術の世代交代は速く、かつ品質とコストに対する要求が高い産業です。さまざまな問題の解決に取り組む中で、重要な問題をスピーディーに特定し効果的に最適化することがPCB産業の課題となっています。

半導体産業では、製造プロセスの精密度、コスト管理、納期、適切に管理された生産環境が求められます。また、機器制御可能な条件とデータが揃っています。これらはAIの活用に適しており、生産性において高い価値があるといえます。AIの導入によって、いかに生産品質と効率を高めるかが重要な課題です。

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。