本記事は、2018年10月4日(木)に名古屋で開催された、「インダストリアルIoT×AIソリューションセミナー」のイベントレポートです。このセミナーは、計4つのプログラムで行いました。ここでは、4つ目のプログラムである「製造ラインの歩留まり改善に向けた取り組み」の内容をご紹介します。その他のプログラムについては、それぞれのコンテンツをご覧ください。み付け工程これらの工程について、センシング技術などのデータ取得、データサイエンス、ML・AIアルゴリズム構築、リアルタイムエッジコンピューティングによる運用までの一貫したサポートで、不良率・歩留まり改善をご支援いたします。方や、工場のIoT×AI化推進担当の方からいただくご要望やお悩みを紹介いたします。歩留まり改善の進め方」として、以下の4つのSTEPをご紹介しました。実は重要なポイントがあります。数字だけを見たデータ分析は失敗のもとデータサイエンティストに渡しているデータは、本当に関連性のあるデータになっているでしょうか。工程データを活かした歩留まり改善はデータサイエンスが必須です。下記のように、意味のあるデータを集めて整形し、1つのデータにすることで、分析に用いるデータ群を作成します。データサイエンティストに正しい情報を渡せていますか?お客様の課題やデータに応じて分析を行う手法は様々です。最適な分析を行うには、「現場を見せる」ことや、「データを見せる」ことで、データサイエンティストにデータの意味を知ってもらうことが非常に重要となります。ここでノウハウだからと提示せずに進めると、分析に時間がかかるだけでなく、不要なデータを分析してしまう恐れがあります。意味のあるデータを分析して結果が出れば、自然とデータサイエンスを活かすことができます。運用=データ自動収集システム構築」の段階となると、分析対象が生データの状態では、モデリングを行ったとおりにOK/NGと自動的に判定されることはまずありません。運用時でも、モデリングを行ったときのように分析ができるようにするため、データをリアルタイムに自動で整形するシステムが必要となります。必要なデータが足りない場合は、もちろん新たにデータを取得する必要があります。ご希望があれば、マクニカは半導体商社としてのノウハウがありますので、適切なセンサの選定、取り付け位置のアドバイス、データ取得までをコンサルティングいたします。いかがでしたでしょうか。本記事では、製造ラインの歩留まり改善において、特にデータサイエンスに関する部分について、注力してご紹介いたしました。当日のセミナー資料は下記よりダウンロードすることが可能です。こちらもぜひご覧ください。資料ダウンロードはこちら歩留まり改善について、下記のページでもご紹介しておりますので、ぜひこちらもご覧ください。まり改善また、他のプログラムについて学びたい方は、それぞれ以下にまとめましたので、こちらをご覧ください。