製造業の鋳造ラインでの不良要因分析の事例

製造業の鋳造ラインでの不良検知の事例

製造業の鋳造ラインは様々なコンディションで運用され、環境、条件の異なる要因で不良が発生するため、要因分析が複雑で、既存のツールを使っての分析作業に多くの時間と労力が費やされていました。

このお客様ではBIGDAT@Viewerを利用し、大量の生産データを環境、条件によって仕分けを行い、条件毎に分類された母集団を対象に不良要因分析を行いました。また、従来のツールでは、数百の要素(属性)に及ぶ機器の稼働情報やセンサーから得られたデータを一度に分析する事が難しく、事前に要素(属性)を絞り込むという作業を行っていました。この段階で分析担当者の知見、仮説に大きく影響されるため、担当者による分析結果、精度に大きな差が出たり、重要な要素(属性)が初期段階で落とされても気付かないという課題を抱えていました。

投入する要素(属性)数に上限がないBIGDAT@Viewerを利用する事で、初期段階では要素(属性)を一切落とすことなく、ありのままの状態のデータを可視化できました。

作成されたMAPには、環境、条件や金型の違いによる差が形となって現れ、不良品の多発領域、一切不良が発生しない良好な運用条件の領域を認識する事ができました。

それぞれの領域を形成する集団の特徴を、BIGDAT@Viewerでは簡単に表示でき、現場の運用担当者も簡単に操作できる事から、データ分析者だけでなく現場担当者も一緒にMAP探査に参加し、今まで気づかなかった不良要因を短期間に発見する事ができました。

さらに新バージョンで追加された機能を用い、作成され不良品多発領域が認識されたMAPにリアルタイムデータに新たなデータをプロットする事で、現在の運用状況が良好な状態なのか、不良要因が発生しているのか、又は不良方向に向かっているのかの予兆も含め生産状態の監視を行う事を予定しています。