産業機器のパラメータチューニング自動化

  • その他製造業
  • 制御および最適化

課題

ソフトウェアベースのモーションコントロールソリューションは、製造現場の様々な機器と設備の動作を制御している。設備パラメータが正しくチューニングされていない場合、モーションコントロールソリューションが命令した制御値と設備ドライバーの実際の制御値との間に差が発生。この差を低減するためのチューニング作業は現場のエンジニアが行っているものの、エンジニアの熟練度によってチューニングの品質と所要時間が変化してしまい、標準化された技術資産として蓄積することが困難。

アプローチ

モーションコントロールソリューションが命令した制御値とパラメータチューニング値に基づいて設備ドライバーの実際の動作結果を予測するマシンラーニングベースのシミュレーターを実装。このシミュレーターと連携し多量のトライアンドエラーが可能な強化学習を活用して無数のチューニング実験を仮想で行い、最適なチューニング値を算出。

創出された価値

エンジニアが作業した場合に必要なチューニング時間を最大52%短縮。モーションコントロールソリューションが命令した制御値と設備ドライバーの実際の制御値の誤差をエンジニアが行う場合に比べて最大20%削減。

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