[事例ニュース]

2018年7月11日(水)IT Leaders編集部

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　三菱重工航空エンジンは、民間航空機に搭載す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る。主力製品である航空用エンジンのタービンブレードの需要が拡大していることから、増産体制の確保だけでなく、生産効率の向上のために業務プロセスを効率化した。

　これまでも、タービンブレードの製造において、個別にICタグをつけて生産工程を管理してきたが、さらなる生産効率の向上が課題となっていた。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て統合的にデータを分析することによる品質管理と設備保全が課題となっていた。

　今回、米SAS InstituteのIoTデータ分析ソフトを導入し、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機械学習機能のアルゴリズムを組み入れた。予測の精度と安定性が高まったことで、これまでよりも短い期間でモデルを作成できるようになった。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る。

　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) の予兆検知も可能になった。これにより、ダウンタイムを低減できるようになった。また、単一のデータ分析ソフトでデータを分析できることから、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る。