AIで製造業のDXを加速する

AIを活用して、設備の故障を減らし、歩留まり率を向上させ、生産設備のアジリティを向上します。

Smart Manufacturing
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AIを活用した予測分析でスマートマニュファクチャリングを実現

ディスクリート産業とプロセス産業では、活用されていないデータが未だ多く存在します。インダストリー4.0時代において一歩先を行く企業では、このようなデータから業務運用に役立つ深い洞察を得て、プロセスを合理化し、AIを活用した迅速で正確な意思決定を行います。dotDataは、複数のソースデータを活用して、予知保全、品質に関する問題の特定、サプライチェーンの最適化に対して、業務運用可能かつ効果的なAI・機械学習モデル構築の支援を行っています。

dotData Helps Manufacturers with AI

dotDataを選ぶ理由

製造業で使用されているアプリケーションは、異常検知やリアルタイムの品質監視などを行うことから、少ない遅延と超高速な応答が要求されます。これらのアプリケーションで行われる決定は、リアルタイムで処理されるため、メーカーは、望ましくない結果を素早く検知し、それを防止するためのアクションを即座に起こすことができます。dotData Streamは、リアルタイム予測が可能なコンテナ化されたAIエンジンで、工場内のマシン、ローカルゲートウェイ、サーバーなどのエッジデバイスに予測分析モデルをデプロイできます。こうした機能により、dotDataは製造業のインダストリー4.0を推進しています。

dotDataが製造業界に提供する価値

化合物の物性予測

概要

素材の開発・改善や新しい化合物の発見などを行うために、MI (マテリアルインフォマティクス) の重要性が急速に高まっています。dotDataは、サンプルデータから物理的特性の予測が可能です。

dotDataが提供する価値

数万通りの組み合わせパターン (配合条件) を分析することで、物性の主要な予測因子を見つけます。それにより、原材料の量と物性の関係といったような洞察を得られます。

ビジネス効果

素材と化合物の開発時間が短縮され、物性解析の効率と生産性が向上します。

歩留まり管理

概要

プロダクトのサイクルの短縮、高機能化、仕様の拡大化により、歩留まりの解析がますます難しくなっています。dotDataは、膨大な量のデータを活用して、品質の問題に寄与する要因を特定し、根本原因を解析する作業の高速化を支援します。

dotDataが提供する価値

dotDataは、歩留まり解析にさまざまな種類のデータを使用できます。時間粒度が異なる時系列センサーデータも同時に解析可能です。それにより、製品の表面温度と機器の電力との関係といったような、製品の品質に影響を与える条件の特定が可能となります。

ビジネス効果

歩留まり率を改善させ、製造品質分析の効率性と生産性を向上させます。

サプライチェーン管理

概要

多数の時系列が複雑に混在するため、従来の予測では市場の変化に素早く対応できずにサプライチェーンの予測精度が悪化することがよくありました。dotDataは、時間の経過とともに変化するデータに応じてプロセスを自動化および加速できます。

dotDataが提供する価値

短期間でサプライチェーン予測モデルを開発し、時間の経過とともに変化するデータに基づいて予測を調整します。AI自動化によって人間の経験とデータドリブン分析を組み合わせることで、多数のプロダクトの需要予測モデルをきめ細かい粒度で作成できます。

ビジネス効果

より精度の高い予測を作成してそれを維持することで、在庫切れ期間と過剰在庫を減らすと同時に、サプライチェーンを最適化して、輸送コストを削減できます。

営業&マーケティング

概要

成約率などの履歴データや、営業活動や顧客属性などの関連情報を活用して、より良い販売予測やキャンペーンを効果的に作成します。

dotDataが提供する価値

プロダクトに関心を示す顧客の訪問など、顧客の関心事項の主要な予測因子を営業スタッフに提供できます。成約率などの要素を営業に提供し、BIダッシュボードと組み合わせることで、販売を促進し、勝率を向上させるのに役立つ動的な業績評価指標を作成できます。

ビジネス効果

特定のプロダクトに対する顧客の関心をより正確に予測することにより、販売実績を改善し、顧客満足度を向上できます。

保証に関する計画

概要

出荷されたプロダクトの運用データや、そこから取得されるセンサーデータなどを利用して、故障発生の予測モデルを作成します。リスクの高いプロダクトを事前に特定することで、メンテナンスコストを削減し、顧客満足度を向上させます。

dotDataが提供する価値

動作モードや期間など、プロダクトの故障に寄与する要因を特定します。それにより、リスクのあるプロダクトに関して、なぜメンテナンスが必要なのかといったような情報を保守担当者に提供し、顧客に対して適切な説明が可能になります。

ビジネス効果

ダウンタイムを減らし、メンテナンスのプロセスを改善することで、そのコストを削減し、顧客満足度を向上させます。