〜解析工数 最大1/80短縮、世界初・水素タンク設計の最適化機能も展開し製造業の業務効率化をサポートへ〜

製造業を次のステージへ導く株式会社SUPWAT（本社：東京都渋谷区、代表取締役CEO 横山卓矢、読み：スプワット）は、2021年8月31日、AIで製造業に新しい価値を届ける機械学習ツール「WALL」の正式版をローンチしたことをお知らせします。なお、WALLの機能の1つである水素タンク設計の最適化は、SaaSサービスにおいて本日時点で世界初となる見込みです。SUPWATは今後も、製造現場のデータ活用および業務効率化に関するソリューションを提供してまいります。

URL：https://www.supwat.com/solution/

AIで製造業に新しい価値を届ける機械学習ツール「WALL」

従来の製造業では、設計や材料の選定が属人化し、職人の経験と勘に頼った定性的な開発が課題となっています(※1)。これにより開発過程がブラックボックス化してしまい、人材育成や能力開発が進まず、技術継承が難しい状況も生まれていました。結果として業務負担に偏りが生じやすく、安定した品質管理にも大きな負担がかかっています。

そこでこの度、弊社独自のアルゴリズムを用い、AIで製造業に新しい価値を届ける機械学習ツール「WALL」をローンチしました。製造業における研究開発の段階で「WALL」を利用することで、データを活用し誰でも簡単に定量的な判断ができるようになります。また、属人化していた開発の技術継承の実現が可能です。初期費用等は不要の定額料金(SaaS型)で、すぐに利用可能になります。

特徴１：材料選定

従来は複数の材料を組み合わせ、膨大な実験や解析で実際に検討する必要がありました。WALLを導入すれば、材料開発における適用可能性の判断が瞬時に可能になります。加えて、材料選定を効率化し、実験結果から最大限の情報を引き出すことが可能です。結果として製品開発において限られたコストと時間のさらなる有効活用につながります。

特徴２：影響度分析

対象のパラメータが、目的とするパラメータにどの程度影響しているかを算出が可能です。これにより実施する実験回数や組み合わせを飛躍的に削減できます。

設計の最適化で製造業における業務効率化も可能に

独自開発のアルゴリズムにより、少ない学習データで精度の高い機械学習モデルを作成しました。またツールの提供に留まらず、分析結果の解釈を初めとした導入のサポートも行なっております。

基本機能(材料選定/影響度分析)、拡張機能(水素タンク設計)において最適化が可能で、従来の設計手法との比較で解析工数は最大1/80短縮できます。なお、水素タンクの設計最適化に特化した機能は、SaaSサービスにおいて本日時点で世界初となる見込みです。設計、実験のサイクルを加速します。

今後は、製造業における研究開発現場の課題解決に向けて「WALL」の普及を目指していきます。また、製造現場のデータ活用およびこれを通じた業務効率化に関するソリューションを提供してまいります。

業務改善にお悩みの担当者さま

・材料選定を効率化したい

・属人化している業務をシステムで管理できるようにしたい

上記のような要望をお持ちの担当者様がいらっしゃれば、気軽にご連絡ください。

https://share.hsforms.com/1XOiRPAj5Ra2RnCOiBFsz1Q4y3md

代表取締役CEO横山コメント

私自身、メーカーとしてお客様の現場に足を運んだり、製品開発に携わったりしてきました。製造業における開発では実験と解析、および検証に多くの時間と試行錯誤が必要です。しかし、特に製造業における開発過程では、データを利活用した効率化のための取り組みはなかなか進まない状況がありました。そこで、こうした課題をテクノロジーの力で解決すべく「WALL」を開発し、この度 正式版の提供を開始しました。製造業の中でも幅広いお客様で活用可能性がある本サービスは、機械学習やデータ分析などの独自の技術力を取り入れながら、製造業のDX化へ貢献が可能です。今後も本事業を中心としながら未来の価値観を創造し、人類の理想を実現できるよう努めてまいります。