試作・量産準備
実験・試作の条件出し
これまでの結果からベイズ最適化で確率分布を予測し、次に試すべき条件を提案します。
CURRENT STATE
実験・試作の条件出しは総当たりになりがち
変えられる条件が多く、組合せは膨大。頼りは経験と勘。
実験・試作の条件出しの流れ
狙いに届くまで繰り返す
1
狙いを決める目標の特性（強度・寸法・歩留り など）を設定
2
条件を振って試作温度・時間・速度… を変えて何通りも作る
3
評価する特性を測定し、狙いに届いたか確認
4
ダメなら振り直し勘で次の条件を決め、また試作（繰り返し）
変えられる条件の例
射出成形樹脂温度／金型温度／射出速度／保圧／冷却時間
熱処理加熱温度／保持時間／冷却速度
溶接・接合電流／電圧／速度／シールドガス
表面処理・接着温度／時間／濃度／前処理
…ほか、条件出しのある工程全般
組み合わせが多すぎる条件が数個 × 各数水準でも全通りは数百〜数千。全部は試せず、勘で当たりをつけるしかない。
過去データは個人のExcelや報告書に散在し、活かされないまま残りがち。
過去データは個人のExcelや報告書に散在し、活かされないまま残りがち。
※前提： データが十分あれば、AIの予測だけで条件を導けます（マテリアルズ・インフォマティクス＝MI）。ここではデータが少ない・実験が要る場合を扱います。
SOLUTION
実験計画のループで、実験・試作を減らす
これまでの結果からベイズ最適化で確率分布を予測。残り回数から次に試すべき条件をAIが提案します。
EFFECT
実験・試作回数を削減できる
条件が膨大でも、効きそうな条件に当たりをつけて試せます。
Before
勘に頼る／片っ端から試す（総当たり）
- 回数がかさむ組合せが多いほど、試作コストと時間が膨らむ
- 過去を活かせない前の試作結果を、次の条件選びに活かしきれない
- 勘に依存どこを次に試すかは、担当者の経験と勘頼み
After
データとAIで「当たり」をつける
- 少ない実験・試作で最良へ確率分布から、次に試すと効く条件を提案（複数可）
- 今あるデータのまま個人のExcel・報告書の過去試作を学習の元手に
- 探索と活用を自動で調整残り試行数に応じ、攻めと詰めを切り替える
少ない試作で、最良に近づく材料・成形だけでなく、封止・接着・表面処理など条件出しのある工程に広く応用できます。
OTHER USE CASES
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