AI活用による形状特徴量ベース不具合予測システム

設計データから不具合リスクを自動検知し、製造前段階での品質確保を実現するシステム

自動特徴量抽出

CAD図面から肉厚、角度、アスペクト比、フィレット半径などの幾何学的特徴量をAIが自動抽出・定量化

類似形状検索

新規設計部品の形状特徴量に基づき、過去10年分の不具合事例から類似形状部品を瞬時に検索・提示

リスク予測と警告

過去事例とAIモデルから特定不具合の発生確率を算出。閾値超過時は具体的懸念箇所とともに警告

知見の組織資産化

ベテラン技術者の判定ロジックをAIに学習させ、属人的な暗黙知を組織全体で共有・活用可能な知的資産へ転換

継続的な学習機能(MLOps)

新たな不具合事例発生時にデータを自動フィードバックし、AIモデルが再学習。予測精度を継続的に向上

判定プロセスの全社標準化

拠点や担当者の経験・スキルに依存しない、客観的かつ一貫した品質基準での不具合判定が可能に

期待効果:
不具合コスト30-50%削減
判定工数削減(月40時間)
技術継承期間短縮(2年→6ヶ月)