粉体パッカーのPLCデータをリアルタイムに分析し、設備状態や環境変化を考慮した最適なパラメータを継続的に提案するアルゴリズムを開発。熟練者に依存していた重量調整を標準化し、重量精度とパッキング効率の向上を実現しました。
対象業界、解決した課題、現在のフェーズ、採用したソリューションと得られた結果を、まずはサマリとしてまとめています。
粉体パッカーの製造メーカーです。
粉体パッキング重量を最適化するパラメータの調整
PLCから取得した稼働データをリアルタイムに分析し、目標重量や生産条件に応じた最適なパラメータを提案するアルゴリズムを開発。重量精度と生産性を両立する運転条件を継続的に導き出します。
熟練者の経験に依存していたパラメータ調整をデータに基づいて標準化し、重量精度の向上とパッキング効率の改善を実現。誰でも最適な設定を再現できる運用基盤を構築しました。
なぜこのプロジェクトが立ち上がったのか、その背景を整理します。
粉体パッカーでは、目標重量を実現するために複数のパラメータを調整する必要があります。しかし、気温や湿度、設備コンディションなど日々変化する要因の影響を受けるため、最適な設定は熟練者の経験や勘に頼らざるを得ませんでした。誰でも安定した品質と高い生産性を実現できる仕組みの構築が求められていました。
過去の課題や、これまでの方法で解決しきれなかった理由を明確にします。
パッキング時間を短縮して生産性を高めたい場合でも、他のパラメータをどのように変更すれば目標重量を維持できるかを判断する基準はありませんでした。設定値同士が複雑に影響し合うため試行錯誤が必要となり、調整品質や生産効率が担当者の経験に大きく左右されることが課題となっていました。
クライアントが抱えていた状況と、それに対して弊社が提供できる強みの両面から整理します。
基本方針から提案ポイント、発注者にとっての価値、そしてなぜこの方法を選んだのかという判断根拠までを順に示します。
本プロジェクトで我々がスクラッチから設計・実装したコンポーネントを、主要なものから順に列挙します。
モデルが判断を行うために必要なデータと、その形式・取得元を整理します。
推論結果としてどのような形でデータを外部へ渡すか、その形式と活用法を示します。
社内系統及び外部サービスとの接続点と、その接続方式をまとめます。
見えずらい部分で効いた設計・実装上のポイントを大きなものから順に記します。
キックオフから本番稼働までに要した期間と、本プロジェクト全体の費用感をまとめます。