最先端AIでDXを加速・企業の成長を支援

背景・課題

ばね製造の現場では、メーカーなどから提示される「材質」「長さ」「太さ」などの図面情報をもとに、所望のばねを製造するための製造条件を決定します。

しかし、製造条件の選択は材料特性や製造時の変形を正確に見極める必要があり、熟練技術者の経験と勘に依存しているのが現状でした。

場合によっては、何度も試作やり直しが発生し、工数やコスト増大の原因となっていました。

加えて、人材育成のために必要な教育コストも大きく、ばね製造業界における共通の課題となっていました。

ソリューション

所望の製造結果を得るために、過去の製造条件と製造結果の因果関係をAIに学習させることで、最適な製造条件を高精度かつ高速に予測するAIを構築。

導入後の業務フローと効果

導入後の業務フローイメージ

AIによる製造条件の予測
製造担当者がAIシステムに図面情報を入力すると、AIが最適な製造条件を予測
製造
AIの予測した製造条件を担当者が確認し、製造を開始

導入効果

試作やり直しの削減
最適な製造条件が初回から高精度で予測されるため、再製造の回数や工数が大幅に削減
熟練技術者の負担軽減・教育コスト削減
経験の浅いスタッフでも短時間で製造条件を決定
製造リードタイムの短縮
品質管理に費やすリソースが減り、製造リードタイムの短縮が可能に

今後の展望

対象範囲の拡大
様々な材質や寸法のばねへの適用と最適なAI予測モデル開発
ユーザーインターフェースの強化
過去の類似製造履歴の提示、AI予測の信頼度表示
図面情報や製造履歴を登録可能なシステムとの連携