【お客様のビジネス】
食品・医薬品・健康関連事業をグローバルに展開する、業界をリードする大手メーカー様。世界中の人々の健康に貢献するため、最高水準の品質管理と生産効率を追求されています。

【導入前の背景と課題】
お客様は、生産性向上の取り組みとして、製造ラインの生産タンクに設置した各種センサーから温度、圧力、粘度といった多様なデータをリアルタイムに収集されていました。
しかし、収集されるデータは解釈が難しい複雑な生データの集合体であり、限定的な監視業務にとどまっていました。そのため、「データを活用して品質をさらに高めたい」「生産プロセスを最適化したい」という想いはありながらも、膨大なデータを具体的な生産制御活動に繋げる有効な手段がなく、熟練者の経験と勘に頼らざるを得ない状況が課題となっていました。

【ご提案と実施内容】
そこで私たちは、眠っているセンサーデータを資産に変えるべく、Google Cloud (GCP) を活用したリアルタイムAI分析システムの構築をご提案しました。
具体的には、まず生産タンクのセンサーから得られる膨大な生データを、リアルタイムでGCP上のデータ基盤へ転送・蓄積するパイプラインを構築。次に、蓄積された過去の稼働データと品質データを教師データとし、「最適な生産パターン」をAIに学習させる機械学習モデルを開発しました。
このモデルがリアルタイムで流れ込んでくるデータを常に分析し、生産状況が最適パターンから乖離しそうな兆候を検知した際に、現場のオペレーターへ具体的な示唆を与えるシステムを構築しました。

【導入後の効果】
本システムの導入により、お客様はデータに基づいた科学的な生産管理体制を確立されました。
これまで単なる監視記録でしかなかったデータが、AIの分析を通して「次に何をすべきか」という具体的な示唆に変わりました。
これにより、熟練者でなくとも安定した高品質な生産が実現可能となり、属人化の解消と生産性の向上に大きく貢献。データに基づいた積極的な生産制御介入という、次世代のスマートファクトリーの実現に向けた大きな一歩となりました。