データの一元化で製造業の歩留まりを向上
フォトエッチング加工に強みを持つ平井精密工業（大阪市北区、従業員数436人）の「歩留まり向上のための製造工程AI解析サービス」は、製造現場の課題である歩留まり向上をIoTから得たデータをAI解析し、不良品の削減を目指すプロジェクトだ。平井精密の担当者は「製造条件やパラメーターを紙ベースで記録している状況。一部はDBへ記録するケースもあるが、紙情報＋DB情報の組み合わせでは（歩留まり向上は）困難だ」と状況を説明する。
そこでIoT機器から情報を収集、蓄積し、DBへ情報を一元化。歩留まり低下の起因となる製造条件とパラメーターとデータを掛け合わせた分析結果から歩留まり向上を目指す。これまでの取り組みとして同社は「生産ラインで用いる製造機器を対象にあらゆるパラメーターを取得対象としたが、不良Xに関する調査が困難だった。そこで（取得可能なパラメーターが起因している）異なるケース不良Yに関して調査を継続」している。
「歩留まり向上のための製造工程AI解析サービス」プロジェクトの進捗状況
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現在は新たなパラメーターを取得できる設備導入と影響の調査に取り組んでいるが、「導入方法や費用などのの問題があり現在は検討中」（担当者）だ。
また、過去数年間にわたって蓄積してきた歩留まりデータから不良原因を突き止めるため、重回帰分析などを用いたパラメーターとの関連性調査を継続。他にも温度や湿度などが製造品に影響を与えるか調査を続けている。
年間10億円の金額効果を見込める「適正在庫AIモデル」
研究用機器機材のほか看護・介護用品などの総合商社であるアズワン（大阪市西区、従業員数442人）の「適正在庫AIモデル」は適正在庫を算出するために必要な受注予測モデルを導き出すプロジェクトである。現在は過去数年分の時系列データをPythonで予測するモデルの精密化に取り組んでいるという。
