Case Study
製造ラインのリアルタイム成分分析と品質異常検知
製造工程の分光データからリアルタイムで成分濃度を予測し、品質異常を早期に検知。
概要
レーザー分光データの自動前処理と成分予測モデルを構築し、ライン上でのリアルタイムモニタリングを実現。 品質逸脱を即座に検知し、製造工程へフィードバックする仕組みを整備しました。
導入効果
- ライン上でのリアルタイム成分モニタリングを実現
- 品質逸脱を即座に検知しフィードバック
- 解析フローを標準化し属人性を解消
顧客の業界
- 鉄鋼
- 材料
- 化学
- 品質保証
導入前の課題 / 導入後の変化
Before
- 成分分析に時間がかかりリアルタイム判定が困難
- 品質異常の発見が後工程に依存
- 解析手順が属人化し再現性が低い
After
- ライン上でのリアルタイム成分モニタリングを実現
- 品質逸脱を即座に検知しフィードバック
- 解析フローを標準化し再現性を確保
導入内容
分光データの自動前処理・成分予測
レーザー分光データを自動で前処理し、成分濃度を高精度に予測。
異常検知アルゴリズム構築
成分データの逸脱パターンを学習し、品質異常を自動検知。
リアルタイムモニタリング基盤
ライン上でのリアルタイム監視と即時フィードバックの仕組みを構築。
入力形式
レーザー分光データ（LIBS等）、プロセスデータ
出力形式
成分濃度予測値、品質異常アラート、トレンドレポート
連携先
製造ライン制御システム、品質管理データベース
プロジェクト概要
体制・期間
- PoC → モデル検証 → ライン実装
- 品質管理担当 / 製造技術担当 / 当社エンジニア
- 既存の製造ラインに組み込む形で導入
成果指標
- 成分分析のリアルタイム化を達成
- 品質異常の検知リードタイム短縮
- 解析フローの標準化率向上
お問い合わせ
分光データ解析と品質異常検知のPoCから運用設計まで、ご提案します。
- 分光データの自動前処理・成分予測
- 品質異常検知アルゴリズムの構築
- リアルタイムモニタリング基盤の設計