生成AI
機械学習による製品品質影響因子の特定
AI品質ナビゲーションシステムへの適用
デジタル化の進展に伴い，製造業においても様々なデータ分析の取組みが行われている。特に，操業データを分析し，品質に影響を与えている因子を特定することは，顧客の要求の高度化・多様化を背景に，より高い品質レベルやイノベーションが求められているため，重要性が増している。しかし，これを行うには製造プロセスに関する知見と大量の操業データを扱うためのスキルの両方が求められる。特に多品種を生産しているプロセスにおいては品種ごとに分析する必要があり，膨大な時間と労力を要する。そのため，それらの低減が課題となる。この課題に対応するため，操業データから運転の状態を表す特徴を抽出し，その中から品質影響因子を自動的に特定する技術を開発した。本技術を用いて，特に品質影響因子の自動特定が困難なバッチプロセスを対象に，品質影響因子の探索機能と傾向監視，および品質異常時の自動調査機能を備えた Deep Anchor™を開発した。
アズビル株式会社 AIソリューション推進部 渡邉 拓朗
アズビル株式会社 アドバンスオートメーションカンパニー 戦略事業開発3部 平 昌和
生成AIのアプリケーションへの導入に向けて
技術検証と展望
生成AIは，テキストなどの新しいコンテンツを生成する技術で，アズビル製品への導入が期待されている。本稿では，生成AIのアプリケーションへの導入に向けて，より高精度な回答やより価値のあるコンテンツを生成するための具体的なシステム実現方法を検証した上で，適用ケースを明確にする。さらに生成AIの導入にあたり，セキュリティ等の課題についても考察し，今後の展望を示す。
アズビル株式会社 AIソリューション推進部 楓川 滉人
アズビル株式会社（2023年12月退職） ＩＴ開発本部開発2部 秦 楊