【データ分析の実用例】製造プロセスの生産量最大化・品質予測

製造プロセスの生産量最大化・品質予測とは？

製造業において、過去の実績データを分析し、特徴量を抽出・把握することによって、例えば将来の生産量を推測します。さらに、品質不良を回避したり、生産量を最大にするために最適な製造条件を提示します。

こんな事でお困りではありませんか

• 最適品質や収量最大を目指しているが、適切な製造条件が見つからない。
• 天候など予測が難しい要因を含んだプロセスである。

製造プロセス予測のバリエーション

• 需要/売上予測
• 性能、特性予測(歩留最適化)
• 最適生産計画

製造プロセス予測の例

• レタス、キャベツ等の葉菜類は、気象条件により生育が左右されるため、正確な収穫量・集荷時期の把握が困難です。事前に成長を予測し、出荷計画をたてることができれば、契約の安定化、物流コストの低減につながります。
• ディープラーニング、機械学習等のアルゴリズムを用いることで、過去の野菜の取扱量、天候等の実績データから生産量・出荷時期を予測できます。予測された出荷時期に合わせた配送計画も事前に策定可能となります。

当社の生産最適化ソリューション

データサイエンス技術を活用し、ディープラーニング、機械学習等のアルゴリズム及び最適化手法を駆使して、課題解決のためのコンサルティング・導入支援サービスを提供いたします。