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2024年

日本製鋼所

射出成形機向けAI機能「J-WiSe AI Molding Navigator」を開発。AIが成形条件を自動修正し、樹脂の粘度変化による不良を未然に防止する。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階部門導入
使用ツールJ-WiSe AI Molding Navigator、モデルベース強化学習

背景・課題

射出成形ではリサイクル材の使用比率増加に伴い樹脂の粘度変化が生じ、成形不良が発生しやすい課題があった。熟練技術者の経験に依存した条件調整が必要だった。

取り組み内容

Glia Computingと共同でモデルベース強化学習AIを開発し、射出成形機のIoTソリューション「J-WiSe」ブランドの新機能として提供開始。

成果・効果

成形条件の自動修正により不良品発生を削減

AIが材料ロット変更や消耗品劣化に起因する不良発生前に最適な成形条件を提案。技術者の負担を軽減しつつ品質を安定化。

教訓・ポイント

強化学習をリアルタイム制御に適用することで、従来のルールベース制御では対応困難だった動的変化への対応が可能になった。

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