DataRobotを活用したご利用シーン
DataRobotを用いて解決可能な代表的な業務をユースケースとしてご紹介します。
ユースケース1：新製品開発における物性予測
研究開発プロセスにおけるAI／機械学習の活用は近年その重要性を増しており、材料開発の領域も例外ではありません。過去の多数の実験データを基に作成されたAI／機械学習モデルにより原料候補の探索を行うとともに、最適な加工方法を提示します。
ユースケース2：不良品予測、不良要因推定
製造現場から収集した各種センサーデータなどに基づき、その時点で作られた製品の品質を予測します。また、不良が発生する要因を発見し、不良品が出ないようにプロセスを改善することで、歩留まりの向上を図ります。
ユースケース3：故障予知（メンテナンス時期予測）
製造設備に取り付けられた各種センサーで収集した電流、振動、音などのデータを学習することで、その設備に近い将来起きる異常の予兆を把握するとともに故障要因を特定します。この予測に基づいたメンテナンスを事前に行うことで、設備の可動率を向上します。
ユースケース4：需要予測（生産計画）
過去の生産実績データとマクロ経済の情報を取り込むことで、高精度な需要予測を行うAI／機械学習モデルをほぼワンクリックで作成可能です。この予測結果を生産計画やサプライチェーン管理などのシステムと連携させることで、無理や無駄のない最適化した生産を実現します。
ユースケース5：修理品の予測（一発修理予測）
客先で稼働している製品からIoTの仕組みを通じて送られてくる稼働データを学習することで、製品の異常検知や起きそうな故障の予測ができます。また、IoTが導入されていない場合も、コールセンターでヒアリングした内容と実際の故障部位の相関関係を長期間にわたって学習させることで、あらかじめ故障部位を特定した上で現地を訪問し、的確なアフターケアを提供することが可能となります。
