産業用AIの適用事例

その他製造業
異常探知

産業用モーター異常探知：7日以内でデータシステムを構築

安定したデータ収集システムと多数の設備に対応できるAI運用システム（MLOps）を構築し、モーター故障による生産ラインのダウンタイムを短縮。

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その他製造業
制御および最適化

パラメータチューニングの自動化：52%時間短縮・20%精度向上

データに基づいたシミュレータと強化学習を活用してパラメータチューニングを自動化し、ソフトウェアにおけるモーションコントロールの制御値と実際の制御値のずれを最小限に抑制。

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その他製造業
制御および最適化

SMTマウントシーケンス最適化：8週間で既存アルゴリズム性能を達成

強化学習を利用してPCB上での効率的な電子部品の装着順序をプランニング。表面実装の技術工程にかかる所要時間を最小化。

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その他製造業
制御および最適化

マルチロボットのプログラミング自動化：所要時間を6週間から3日間に短縮

AIとロボティクス技術を融合し、マルチロボットで構成された車体溶接工程を迅速かつ安全に行うロボットプログラムを作成するためのパスプランニングを実施。作業時間を短縮し、製品の生産スピードを向上。

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自動車
制御および最適化

HVACの制御最適化：エネルギー消費を10%削減

電気自動車の実データを活用してリアルに最も近いAIシミュレーターを開発。演算速度を大幅改善した軽量化モデルを搭載することで車両エネルギー制御を最適化。

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自動車
異常探知

産業用ロボットの異常探知：5日前の故障予測・400台のロボットに適用

独自開発した教師なし学習ベースの異常探知アルゴリズムを活用。生産工程・環境に特化したカスタマイズモデルの開発を通じて、設備の異常を少なくとも5日前までに探知。また、400台余りの多様なロボットアームを統合された環境でモニタリングおよび管理することで、ダウンタイムによるコスト損失を最小限に抑制し、生産性を向上。

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