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公開：2024-12-04

トライエッティングとシンニチ工業がノーコード予測AIによる製造工程の良品率向上に向けた共同実証実験を開始

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• トライエッティングとシンニチ工業が共同実証実験を開始
• UMWELTを活用し製造工程の良品率向上を目指す
• 2024年10月から12月まで実証実験を実施予定

AIを活用した製造工程の良品率向上に向けた取り組み

名古屋大学発AIベンチャーのトライエッティングは、大径薄肉パイプ専業メーカーのシンニチ工業と共同で、AI技術を活用した良品率向上に関する実証実験を2024年10月より開始した。製造業における原材料価格の高騰が91.9%と高い水準を示している現状を受け、生産コスト削減に向けた取り組みの重要性が増している。^[1]

実証実験では、トライエッティングのノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」のアルゴリズムを活用し、製造条件や歩留まりなどの学習を行う予定だ。歩留まりが高くなる条件や不良品発生の条件を探り、良品率向上に向けた取り組みの可能性を検証することを目的としている。

シンニチ工業は売上に対する原材料費の割合が高く、製造工程における不良発生の改善が課題となっていた。MUFGが主催するマッチングイベント「MUFG Startup Summit」でトライエッティングと出会い、契約形態や分析の進め方について柔軟な対応が可能なことから、協業を決定したのである。

ノーコード予測AIプラットフォームUMWELTの特徴まとめ

UMWELTの詳細はこちら

ノーコード予測AIについて

ノーコード予測AIとは、プログラミングの知識がなくても機械学習モデルの構築や予測分析が可能なシステムのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• コーディング不要でAIモデルの構築が可能
• データの前処理から予測まで一貫した自動化
• 直感的なインターフェースによる操作性の向上

UMWELTは製造業における需要予測に強みを持つノーコード予測AIプラットフォームとして知られている。今回の実証実験では製造工程における不良発生率の改善という新たな領域での活用を目指しており、トライエッティングの新たなビジネスモデルとしての展開が期待されている。

UMWELTを活用した製造工程改善に関する考察

ノーコード予測AIによる製造工程の改善は、原材料価格高騰への対応策として非常に有効な手段となり得る。AIによる製造条件の最適化と不良品発生の予測により、コスト削減と品質向上の両立が可能になるだろう。

今後はデータ収集の精度や範囲が課題となる可能性があり、製造現場の全工程でのデータ取得体制の整備が必要となるだろう。また、AIモデルの予測精度を維持するためには、定期的なモデルの更新とチューニングも重要な課題となる。

UMWELTの活用領域拡大により、製造業全体でのAI活用が加速することが期待される。特に中小製造業においては、ノーコードという特徴を活かした導入のしやすさが、DX推進の大きな後押しとなるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「製造工程における良品率を、ノーコード予測AIで向上｜トライエッティングが、シンニチ工業と共同実証実験を開始 | 株式会社トライエッティングのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000047.000029446.html, (参照 24-12-04).

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