データサイエンス活用事例

課題 電子部品に対する外観検査の検査エラーとなる製造工程の要因を発見し、改善することでエラーの頻度を減らし検査項目を省略または簡略化し生産効率を向上させたい 施策 検査項目ごとのエラー発生率と製造工程の測定値、管理値の関係性をモデリング（要因分析）し、エラー発生の要因を特定し改善（適正化）することで、該当検査項目の簡略化・省略化を行う。 効果 現状の利用できるデータからでは、異常が発生する工程・原因が特定できないことが分かった どのような粒度でデータ分析をすべきか、どのようなデータ…

課題 食品工場など温度管理の欠かせない環境では、屋内環境を最適な状態に保ちつつ消費電力を最小限に抑制することが求められています。 AIの自律的な学習により空調を自動制御し、最適な屋内環境と省電力化を実現したいという課題を抱えていました。 施策 室温維持と消費電力削減を同時に達成するAIをシミュレーション環境で強化学習により訓練し、学習済みAIを実機に移植することで短期間での制御AIの開発を目指す方針を採用しました。PoCとして室温維持のみにスコープを絞ってAI開発を実施しました。 …

課題 駆動系製品を実際に動作させる品質検査試験において検査結果として取得しているセンサーデータ及び製品の設計情報・部品寸法などのデータを用いて、検査結果のバラつき要因分析を行い、製造条件などの改善につなげたい。 施策 品質検査試験の測定条件、製造品の設計情報・部品寸法などを特徴量として、検査結果のバラつきを予測するモデルを開発しました。そのモデルのパラメータを分析することで、要因として解釈しました。 効果 バラつき予測モデルの構築には特徴量が不足していることが明らかとなった 上記の…

課題 複写機（コピー機）トナーなどの消耗品交換タイミングは顧客によって異なるため、定期的に消耗品を配送する従来の方法では、在庫及び物流に無駄が発生していました。 施策 顧客別に消耗品交換を予測するAIエンジンを開発しました。このAIエンジンにより、消耗品がなくなる前に補充／交換を実施したり、消耗品在庫の無駄の削減、さらには消耗品の物流を効率化することが可能となりました。 効果 アフターサービスの質向上…消耗品が無くなる前に補充／交換 消耗品の在庫削減…消耗品発注単位の最大化。在庫滞…

全社の業務効率向上を支援するデジタライゼーション推進室 日本たばこ産業株式会社（以下、JT）は、1985 年に旧日本専売公社から業務を継承するかたちで設立された。専売公社時代はたばこ事業に特化していたが、JT になってからは多角化・国際化を進め、現在国内たばこ事業の他にも、海外たばこ事業、医薬事業、加工食品事業などの分野でビジネスを進めている。 JT グループの競争力向上への貢献とデジタルソリューションの促進を目的にデジタライゼーション推進室が立ち上がったのは、2019 年…

コニカミノルタのオフィス関連製品の国内販売を手がけるコニカミノルタジャパンの主力製品はマルチファンクションプリンタ（MFP）である。すでに成熟している市場で、どのような成長戦略を描くのかが、まさに喫緊の課題だった。同社ではデジタルトランスフォーメーションを断行し、生産性向上に向けた取り組みを開始した。その一翼を担うのが同社のデータサイエンス推進室である。 簡単で効果が出るものを最初のターゲットに マーケティング本部データサイエンス推進室室長　矢部章一氏 　「データリテ…