判別しづらい鋳造部品の不良原因を最新のビックデータ解析技術で短期間で究明

概要

鋳造部品の製造現場では、品質改善活動のメイン業務として、週ごとに製造データ・検査データを集計して不良率低減に取り組まれています。しかし、担当者の知識やノウハウをもっても原因が説明できない不良が断続的に発生していました。
鋳造の品質管理は考慮しなければならないパラメータが多数存在し、結果に対して各パラメータが複雑に絡み合っているため一概に最適条件を見つけ出すことが難しく、どうしても熟練者のカンコツに頼る事になりがちです。

課題と解決策

課題

不良率を改善するための活動を継続するも、そもそも職人のノウハウ、カンコツに頼っていたため、これをデータにすると膨大なデータになります。この関連性が判別できずに、人手による検査ばかりが増えてしまい負担が大きくなっていました。

解決策

１．基礎調査

弊社の現場経験のある技術者が直接現場の状況をお聞きし、まずは非常に多数のパラメータに対しそれらの予測される特性および影響から、解析に利用するものと、使用しないものを分別し解析の効率化を図りました。

２．マッピング解析

現場データからBIGDAT@Analysisを活用してマッピング解析を行い、不良に寄与している複数のパラメータの洗い出しを行い、また不足分に対してはより明確な判別の為のデータ数の増加を行うことにより重要なパラメータの絞り込みを行いました。