三菱重工航空エンジン、SASのAIテクノロジーでスマートファクトリー化を促進
~一元的なアナリティクス・ライフサイクルの活用で、品質管理と設備保全を加速~
アナリティクスのリーディング・カンパニーであるSAS Institute Japan株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:堀田徹哉、以下 SAS)は、三菱重工航空エンジン株式会社(本社:愛知県小牧市、取締役社長:島内 克幸、以下 三菱重工航空エンジン)が、IoTデータを活用して目指す「不具合ゼロ」、「設備ダウンタイムゼロ」のスマートファクトリー実現のためSASのAIテクノロジーを活用したIoTデータアナリティクスプラットフォームを導入したことを発表しました。 これにより、データ準備・加工、機械学習を活用した高次元のモデルの開発/実行/管理を含む一連のアナリティクス・ライフサイクルを単一プラットフォームで実現し、業務プロセスの効率化および可視化を推進します。三菱重工航空エンジンは、民間航空機に搭載されるターボファンエンジンの国際共同開発や部品製造、修理などを行っています。三菱重工業株式会社のグループ会社として、今後大きな伸長が見込まれる民間航空エンジン分野における事業の競争力を強化するために2014年に会社分割により発足しました。世界の民間航空機市場は、新興国とLCC(格安航空会社)からの需要増加などにより、今後20年間で2倍以上となる5兆ドル規模へと拡大することが予測されています。三菱重工航空エンジンの主力製品である航空用エンジンのタービンブレードも要求量が拡大しており、同社では増産体制の確保だけではなく、生産効率の向上のために業務プロセスの効率化・可視化の取り組みを進めることになりました。
従来三菱重工航空エンジンでは、タービンブレードの製造において個別にRFID(無線識別)タグをつけて生産工程を管理してきましたが、さらなる生産効率の向上のためセンサーデータに加えて工作機械の設定情報データなどを組み合わせた統合的なデータ分析による品質管理と設備保全が課題となっていました。
今回SASのAIテクノロジーを活用したIoTデータアナリティクスプラットフォームを導入し、タービンブレードの溶接工程における品質予測モデルと、モデル開発に革新的なAI・機械学習機能のアルゴリズムを組み入れました。これにより、予測の精度および安定性が高まり、これまでよりもはるかに短い期間でモデルを作成し、各パーツを適時モニタリングし適合を判定することで不良部品を低減することができるようになります。また、燃焼器ケースの切削加工におけるチッピング (刃の欠損) の予兆検知も可能となり、ダウンタイムを低減することができます。さらに、SASが提供する単一プラットフォームによりアナリティクス・ライフサイクル全体を回せる環境が整ったことで、三菱重工航空エンジンではセンサーデータの分析などの分析業務を内製化し、リードタイムの短縮を見込んでいます。
又、同社では次のように述べています。
「AIの活用を見越した予測分析におけるモデルづくりにおいて、SASのグローバルでの豊富な実績を評価しました。SASの導入によって、単一プラットフォームで一元的にアナリティクス・ライフサイクルをフルで回せる環境が整ったことで、品質管理と設備保全の高度化を実現し、さらなる生産性の向上に向けて取り組みを加速していきます。」
SASはアナリティクス・ライフサイクルを提供できる唯一のパートナーとして、三菱重工航空エンジンのスマートファクトリー実現にむけて、今後とも継続的な支援をしてまいります。
<SAS Institute Inc.について>
SASは、アナリティクスのリーディング・カンパニーです。SASは、革新的なアナリティクス、ビジネス・インテリジェンス、ならびにデータ・マネジメントに関するソフトウェアとサービスを通じて、83,000以上の顧客サイトに、より正確で迅速な意思決定を行う支援をしています。1976年の設立以来、「The Power to Know®(知る力)」を世界各地の顧客に提供し続けています。
*SASとその他の製品は米国とその他の国における米国SAS Institute Inc.の商標または登録商標です。その他の会社名ならびに製品名は、各社の商標または登録商標です。