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SERVICES

プロセスインフォマティクス事業

プロセスインフォマティクスとは

プロセス設計に対して人工知能技術を活用し、欲しい条件を効率よく最短で探索する手法です。
アイクリスタル独自のアプローチにより、ビックデータの蓄積が難しいモノづくりの現場においても限られた過去データを用いて短期間で解析・最適化を実現します。

アイクリスタルが提供する
プロセスインフォマティクスの特徴

過去の限られた実験データとともに、熟練技術者が決めた実験条件の意図を学習することでAIの学習効率が飛躍的に向上します。またコンピューターシミュレーションデータでもAIを活用した製造プロセス条件の最適化も可能です。
技術者とAIが協働してキャッチボールを繰り返すことで
デジタルツインの精度を上げ、最適条件を提案します。

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デジタルツインとは

デジタルツインとは「リアル(物理)空間にある情報をIoTなどで集め、送信されたデータを元にサイバー(仮想)空間でリアル空間を再現する技術」です。現実世界の環境を仮想空間にコピーする鏡の中の世界のようなイメージであり、「デジタルの双子」の意味を込めてデジタルツインと呼ばれます。
デジタルツインは従来の仮想空間と異なり、よりリアルな空間をリアルタイムで再現できることが特長です。その背景には、IoTやAIの進化があります。IoTで取得したさまざまなデータをクラウド上のサーバにリアルタイムで送信し、AIが分析・処理をすることで、デジタルツインはリアルタイムな物理空間の再現を可能となります。
デジタルツインにより、物理空間の将来の変化を仮想空間上でシミュレートすることを可能とし、将来実際に起こるであろう物理空間での変化に備えることができます。

プロセスインフォマティクスで実現できること

01

既存の製造装置、設備を性能の限界まで最適化

新規の設備投資をすることなく、既存の製造装置の制約の中で最適な設定条件を検索することが可能になります。

  • 品質・精度の向上

  • スピードの向上

  • 不良率の低減(歩溜まりの向上)

10分かかっていた工程が5分になれば設備を半分にしても同数の加工が可能になり、また同じ時間をかければ高品質な加工(生産)が可能です。
歩溜まりが向上すれば材料費と時間が低減でき、利益化が改善します。

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02

製造装置の改良・新規開発

既存の製造装置の制約の中で最適解を出すだけでなく、製造装置の仕様変更提案が可能になります。

  • サイバー空間のデジタルツインの仕様は自由に変えることができるため、既存の製造装置の制約により変更できない条件も含めてAIが提案可能

  • デジタルツインの精度が高ければ、製造装置の改良・新規開発に伴う新規投資額とそれに対するメリットをある程度正確に計算することができ、思い切った設備投資を行うことが可能

製造プロセスの変更だけでなく、装置の改良、材料の変更、設計の変更、前後工程の変更などを含めた一連の最適化を短時間で検討することが可能となり、新規設備投資判断・経営判断の精度が向上します。

03

コンピューターシミュレーションの超高速化

​高性能なシミュレーターの計算をAIモデルが代替し、瞬時に結果を出すことが可能になります。

  • ​高性能なシミュレーターを活用してさまざまな条件の組み合わせでシミュレーションを行う場合、高価なコンピューターを使用しても計算に数十時間以上の時間がかかるケースがあるのに対し、AIモデルを活用することで瞬時に結果が出せるようになるため、さまざまな条件を短時間で試すことが可能

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04

熟練技術のノウハウのデジタル化推進

言語化が難しい暗黙知や経験を定式化します。

  • 熟練者の判断の定式化

  • 熟練者の判断根拠の解析

熟練者の暗黙知や経験を定式化し、熟練技術者の負荷軽減や技術継承に貢献します。

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活用事例

プロセスインフォマティクスはあらゆるモノづくりに応用が可能です。
半導体・金属加工・ガラス・農業などアイクリスタルでは様々な分野で取り組み実績がございます。

金属加工

工具を長持ちさせながら素早い加工ができる条件を見つけます。

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車の内装に使用される樹脂の成形工程

反り・歪み・気泡がないような樹脂の含浸条件を見つけます。

ガラスレンズ

均一で歪みのないレンズを作るためのプレス加工条件を見つけます。

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ご相談の流れ

1

プロセスインフォマティクスによる最適化の概要説明

2

お客様による対象装置、対象プロセスの検討および当社への契約前相談

3

NDA(秘密保持契約)締結

4

課題の共有と最適化すべきパラメーターおよび最適化手法の議論(および必要に応じて現場見学)

5

契約締結(解決すべき課題、実施内容、目標値、期間、費用など)

6

​お客様から提供を受けた過去実験データ、シミュレーションデータの当社での解析

7

各種プロセスの調査と次の実験条件の探索

​8

​お客様による最適化実験と当社へのフィードバック

9

​適宜、技術ミーティングを行い、⑦と⑧を繰り返して最適条件を絞り込み目標値に到達

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