結果が出る前に知る
需要、不良、品質、故障など、まだ起きていない結果を、今のデータで事前に計算します。
主なメリット
目標に合った答えを
望む結果と変更できる範囲を入力すると、最も近い条件の候補と予想結果を返します。
構築したモデルをどこでも
検証したモデルはAPIでデプロイされ、MES、ダッシュボード、オーケストレーターが同じモデルを共有して使います。
モデルを信頼し続けられるように
運用中も予測と実績を比較し、性能が落ちると通知して、再学習したモデルに切り替えます。
誰が使うか
分析専任の人材がいなくても始められます
データ担当者
予測対象と学習データを決めます。モデルごとの評価結果を比較し、適用するモデルを選びます。
生産・品質管理者
生産条件と検査値の関係を確認します。予測結果を工程点検と品質判断の資料として活用します。
設備管理者
設備の値の通常パターンと変化区間を照合します。点検対象と保全の順序を決めるために分析結果を活用します。
機能
データ準備からデプロイまで一か所で完結
01
データを学習できる状態に準備しましょう
分散した設備 · 生産 · 品質データを時間と基準に合わせて統合し、欠損値や誤った値を品質スコアでまず示します。
02
複数のモデルを自動で比較
同じデータで複数の機械学習モデルを学習させ、同じ合格基準(R² · 誤差など)で比較して、最も精度の高いモデルを選びます。
03
予測モデルをすぐに構築
数値予測、良否分類、異常検知、時系列予測まで、課題に合ったモデルを同じ画面で構築します。
04
最適条件を計算
目標の結果を入力すると、モデルを逆方向に使って条件の候補と候補ごとの予想結果を算出します。変更する前に、まずシミュレーターで試します。
05
APIでデプロイ
検証したモデルをボタン一つでデプロイします。業務システムとAIエージェントは、API1行で予測を呼び出して使えます。
06
デプロイ後も管理する
モデルのバージョン、学習データ、評価結果を履歴として残し、運用中の性能を監視して再学習のタイミングを知らせます。
画面
学習と評価を画面でご確認ください
画面1 · データ件数、学習・検証の比率、センサー別の推移、データ品質プロファイル
学習データをひと目で
実際の導入画面です。学習に使うデータが何件あるか、欠損や誤りのある値がないかを、グラフと品質スコアでまず確認します。
- データ構成
- センサー推移
- 品質スコア
画面2 · 現在のモデル、精度指標、モデル一覧、実測・予測の推移
モデル一覧と評価
実際の導入画面です。学習したモデルを並べ、指標と実測・予測の推移から最も精度の高いモデルを選んで適用します。
- モデル比較
- 評価指標
- 適用モデルの選択
画面3 · 現在の工程値、実測品質、AI予測品質、推奨パネル
AI品質予測と投入量の推奨
実際の導入画面です。運転中の品質をリアルタイムに予測し、目標から外れると原料投入量と流量の推奨値を算出します。オートパイロットモードは推奨値をすぐに適用し、マニュアルモードは担当者が確認してから適用します。
- リアルタイム品質予測
- 投入量の推奨
- オートパイロット · マニュアルモード
活用事例
このような課題をAnalyzeで解決します
品質予測
最終検査を待たずに工程中の値から品質を予測し、基準を外れる前に知らせます。
工程条件の最適化
原料の状態が違っても目標品質を満たすよう、次のバッチの投入量と運転条件を推奨します。
需要 · 販売予測
過去の販売と注文のデータから品目別の需要を予測し、生産計画と在庫基準を設定します。
設備故障の予測
正常運転のパターンを学習し、いつもと違う動きをスコア化して、故障の兆候を先に捉えます。
工程シミュレーター
過去の生産データを再生し、新しい条件を適用したときの結果を計算します。実際のバッチで行っていた試験を減らします。
材料 · 研究データの分析
実験データから物性と寿命を予測し、使用条件に合った材料の組み合わせを推奨します。
導入事例
現場での予測と調整に活用されています
食品製造 · 飲料
バッチごとにAIがレシピを調整し直します
- 課題
- 同じレシピで投入しても原料の状態がバッチごとに異なり、最終タンクの品質指標がぶれていました。投入量の補正は熟練作業者の勘に頼っていました。
- 方法
- 原料投入カウンター、設定・実際の投入速度、水流量、加熱器温度、下流負荷信号を1分単位でそろえ、作業指示・タンク・品目情報と統合しました。1ラインに1モデルではなく、ライン・タンク・品目ごとに個別に学習し、複数のAIモデルを同じ基準で比較して合格したモデルだけを使います。目標品質を入力すると、投入量と運転条件の候補を3つ算出します。
- 変わった点
- 作業者の画面に、次のバッチの投入補正値が推奨として表示されます。推奨から始め、検証が完了した範囲から自動反映へ移行します。
食品製造 · 飲料
レシピを変える前に、まずシミュレーターで試します
- 課題
- 新しい投入条件を試すには実際のバッチを使う必要があり、原料と生産時間がかかったうえ、結果が悪ければそのバッチは廃棄しなければなりませんでした。
- 方法
- 過去の生産データを1分単位で再生し、モデルが予測した品質と実際の品質を並べて、まず再現性を確認します。検証済みのモデルに調整変数を入れ替えて品質がどうなったかを計算し、リアルタイムデータでもう一度検証してから現場に推奨します。
- 変わった点
- 現場で試験する前に、まず結果を確認します。試験する条件を絞り込んでから臨むので、廃棄するバッチが減ります。
食品製造 · 飲料
設備が止まる前にお知らせします
- 課題
- 主要設備が予告なく止まると、生産計画と品質がともに崩れていました。保全は故障してから始まっていました。
- 方法
- 振動・電流・温度センサーを接続し、二重に監視します。正常運転データからセンサーごとの上下限を設定して明らかな危険は即座に検知し、AIが正常パターンを学習して、時間とともに少しずつずれていく兆候を捉えます。警告と危険の基準を分け、誤検知・見逃しは現場で調整していきます。
- 変わった点
- 故障後の修理から、兆候を見て計画する保全へ変わります。ダッシュボードと通知で保全担当者が先に動けます。
二次電池材料
無数のフィルターの組み合わせを、AIが3つに絞り込みます
- 課題
- お客様ごとに使用条件が異なるため、担当者が数多くのフィルターの組み合わせを一つずつ試し、サイズと数量を手作業で計算しなければなりませんでした。
- 方法
- お客様の使用条件を入力すると、AIがフィルター組み合わせの候補を3つ推奨し、必要なサイズに合わせて規格と数量を自動計算します。組み合わせごとに性能が低下し始める時期もあわせて予測します。
- 変わった点
- 組み合わせを探して計算していた業務が1/10に減りました。営業と技術の担当者が同じ根拠ですぐに提案できます。
適用シナリオ
ほかの製品と組み合わせれば、予測が業務になります
必要なときに製品を一つずつ加え、このように広げていきます。
- LINKER 設備の状態データを受け取ります。
- Analyze 異常区間を分析します。
- オーケストレーター 点検報告の下書きを作成します。
- MES 生産・検査の記録を集めます。
- Analyze 予測値と検査値を比較します。
- TEAMS 担当者が品質チームに結果を共有します。
- Catalog 学習データとモデル情報を登録します。
- Analyze 使用するモデルを配置します。
- オーケストレーター AIが予測結果を受け取ります。
既存システムとともに
データは元の場所に置いたまま
設置環境
オンプレミス・クラウド・社内ネットワークのデータ持ち出し基準に合わせて、学習と呼び出しの場所を設計します。
既存システムとの連携
MESの生産記録とLINKERの設備の値を、学習・評価データとして活用します。
オープンスタンダード
モデル呼び出しインターフェースで、業務アプリとAIに予測結果を届けます。
FAQ
よくあるご質問
どのようなデータが必要ですか?
予測したい結果と、その結果に影響する値が一緒に蓄積されていれば十分です。MES · ERPの記録、LINKERで集めた設備の値、Excelデータまでそのまま使えます。
データサイエンティストがいなくても大丈夫ですか?
できます。データ準備、モデル比較、評価、デプロイが画面でつながっているため、現場の担当者は結果を見て選ぶだけです。導入初期はWavegramが一緒にモデルを構築します。
AIの推奨をそのまま設備に適用しますか?
推奨から始めます。シミュレーターとリアルタイム検証をクリアした範囲から、段階的に自動反映します。
ChatGPTのような生成AIとは何が違いますか?
生成AIは文章や回答をつくり、Analyzeは自社データで数値を予測して最適条件を算出します。両者はECHOオーケストレーターで一緒に使えます。
予測が当たっているかはどうやってわかりますか?
モデルごとに合格基準(R²など)を事前に決め、過去データの再現とリアルタイム比較で検証したモデルだけを使います。
オープンソースを活用していますか?
いいえ。Wavegramは2020年からAIビジョンとAI製品群を専門に開発してきた会社です。純粋に自社技術で開発しているため、どのようなお客様固有のプロセスにも合わせて最適化できます。