Solution 02

プロセス品質管理

Solution 02

鉄鋼生産たばこ製造

What
深層学習ビジュアル認識と多変量相関分析を組み合わせ、重要なプロセスパラメータと製品外観品質の前段階での精密捕捉と定量分析を実現。
Why
Maxtaは業界トップの専門家ノウハウを注入した産業特化モデルを導入し、品質管理を「事後検査」から「事前警告」に進化させます。

「深層学習ビジュアル認識」と「多変量相関分析」のデュアルエンジンにより、結果側で99.6%の亀裂認識率を達成し、根因側で重要品質影響因子の自動ランキングとトレーサビリティを実現。

業界課題

欠陥が表面下に隠れ、圧延時に発見される。

システム効果

ビッグデータとMLで品質欠陥予測手法を開発。

業界課題

亀裂原因が複雑で最適化方向が不明確。

システム効果

ランダムフォレストで変数重要度ランキングを実施。

業界課題

大量のHD画像を手動でフレーム毎に識別、効率極低。

システム効果

深層学習モデルで99.6%認識率達成。

業界課題

冷却水分制御が人手経験に完全依存。

システム効果

全工程の知能制御で人手を代替。

業界課題

グループ間の吸引抵抗偏差の解消が困難。

システム効果

モデルが目標重量を自動制御しグループ間変動を削減。

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