鋳造工程におけるAIを活用した不良原因分析・品質予測システムのPoC相談

鋳造工程における品質管理業務の高度化を目的として、AIを活用した「不良原因分析・品質予測システム」の開発を検討しています。 現在、製造現場には過去の製造条件、検査結果、不良報告、設備情報などのデータが蓄積されていますが、それぞれのデータが十分に連携されておらず、過去の不良事例や製造条件との関係を分析する際に、担当者の経験や手作業による確認に頼っている状況です。 そこで、過去の製造データをAI・機械学習等で分析し、どのような製造条件で不良が発生しやすいのか過去に類似した不良が発生していないか現在の製造条件から不良発生リスクを予測できるか若手社員でも過去の事例や注意点を確認できるかといったことを支援する仕組みを検討しています。まずは本格的なシステム開発ではなく、保有データを利用した技術検証・PoCの可能性について相談できる方を探しています。 ■背景 当社では長年にわたり鋳造製品を製造しており、製造記録・品質検査記録・不良報告書などのデータを蓄積しています。一方で、データの保存形式が統一されておらず、Excel、CSV、PDF、紙資料など複数の形式で保管されています。また、鋳造条件についても、 溶解温度 溶湯温度 注湯条件 材料情報 金型情報 製造設備 作業日時 作業者 製品品番 検査結果 不良内容 など、多数の項目が存在します。 現在は品質担当者がこれらの情報を確認しながら原因を推測していますが、過去のデータ量が増えてきたことで、担当者だけでは十分に分析しきれないケースが増えています。 ■今回相談したいこと まず、現在保有しているデータを確認していただき、「AIを利用して、どこまで不良発生の予測・原因分析が可能なのか」について技術的な見解をいただきたいと考えています。 特に以下について相談したいです。 1. データ分析 過去の製造データと品質検査結果を組み合わせ、「どの製造条件と不良発生に相関があるのか」を分析できるか検討したいです。 2. 不良発生予測 製造前または製造中のデータから、「今回の製造条件では不良発生リスクが高い」といった予測が可能か検証したいです。 3. 類似不良検索 過去の不良報告書や検査記録をAIで検索し、「今回発生した不良と似た過去事例」を提示できる仕組みを検討しています。 4. ベテラン社員の知識活用 過去の不良対応記録や作業ノウハウを蓄積し、若手社員が質問すると過去の事例をもとに回答できるような仕組みにも関心があります。 ■想定しているAI技術 現時点で技術方式は決定していません。 候補として、 機械学習 生成AI RAG ベクトル検索 異常検知 時系列データ分析 AI画像解析 統計解析 などを想定しています。ただし、当社側ではAI技術に関する専門知識が十分ではないため、最適な方法について提案していただきたいです。 ■データについて 現時点で想定しているデータは以下です。 過去の製造記録 鋳造条件 製品品番 材料情報 設備情報 品質検査結果 不良内容 不良発生日時 不良報告書 作業記録 設備メンテナンス記録 ただし、データの形式や項目は統一されていないため、データクレンジング・前処理についても相談したいと考えています。 ■今回の依頼範囲 今回はいきなり本開発をお願いするものではありません。まずは以下の範囲を想定しています。 STEP 1：現状ヒアリング 現在の製造工程、品質管理方法、保有データについてヒアリング。 STEP 2：データ確認 サンプルデータを確認し、AI分析に利用できる状態か検討。 STEP 3：技術検証 簡易的なモデルやプロトタイプを作成し、不良予測・類似事例検索などが可能か検証。 STEP 4：PoC結果の報告 AI導入によって期待できる効果、技術的な課題、必要なデータ、今後の開発費用などを整理。 ■予算 要相談 ※今回はPoC・技術検証を想定しています。 本開発に進む場合は、PoCの結果を踏まえて別途予算を設定する予定です。 ■希望する経験・スキル 以下のいずれかの経験がある方を希望しています。 製造業向けAI開発 鋳造・金属加工関連のAI開発 品質管理AI 不良予測 異常検知 機械学習 時系列データ分析 AI画像検査 製造業DX RAG・生成AI 製造データ分析 特に、製造現場のデータを扱った経験がある方を歓迎します。 ■あると望ましい経験 以下の経験がある場合は特に歓迎します。 鋳造業界の知識 金属加工業界の知識 生産技術の経験 品質保証・品質管理の経験 工場IoT PLC・設備データとの連携 センサーデータ分析 製造設備の予知保全 ■注意事項 今回の案件では、一般的なChatGPT導入や生成AIチャットボットの制作だけではなく、製造工程・品質データを扱ったAI活用を想定しています。また、当社側でもデータ整理が十分にできていないため、要件が完全に確定している案件ではありません。 そのため、「現在のデータ状況では、この方法が現実的」「このデータが不足しているため、まず○○を収集した方がよい」 など、技術面から提案いただける方を希望しています。