[4F1-OS-30a] AIによるスマートマニュファクチャリングとシステム健全性管理

[4F1-OS-30a-02] 製品の合格確率を考慮した子部品マッチングアルゴリズムの提案

〇大久保 叡一¹、青山 紘己¹、川口 明敬¹、鈴木 由宇¹、河野 幸弘¹ (1. 株式会社IHI)

キーワード：機械学習、選択組み立て、組合せ最適化

近年，地球環境への配慮やコストダウン要求に基づき，製品に求められる機能要求はますます高度化している。航空機エンジンにおいても，各コンポーネントに求められる要求が高度化しており，子部品同士の組み立てに高い組立精度が要求される場合がある。そのため，複数の子部品を，要求品質を満たすよう適切な組み合わせで組み立てることは，実務上重要な課題である。
本研究では，過去の製造データから子部品の組み合わせに基づき最終製品の合格確率を予測するモデルを構築し，その予測値をもとに最適な組み合わせを探索する手法を提案する。シミュレーション実験を通じてランダムなマッチングとの比較を行い，提案手法の有用性を検証した。
本手法は，産業プロセス全般における最適化課題への応用も期待される。