20250604SPSS春03_トヨタプロダクションエンジニアリング_稲垣様資料

2025-06-04に開催されたSPSS 秋のユーザーイベントのご講演
講演③トヨタプロダクションエンジニアリング　稲垣 隆雄 様
SPSSを活用した生産設備の不具合解析手法
のスライド資料（公開版）です。

TPEC様講演の関連記事
折れ線グラフでフラグの色分け表示をする(SPSS Modeler データ加工逆引き10-24) #SPSS_Modeler - Qiita
https://qiita.com/spssfun2017/items/9bc9867177cd3602174b

Transcript

1. （株）トヨタプロダクションエンジニアリング DX推進部 稲垣 2025 IBM SPSS Modeler 春のオンラインユーザー会 SPSSを活用した生産設備の不具合解析手法
2. 自己紹介 稲垣 隆雄 (いながきたかお) 1999年～2017年：エンジン製造準備領域でのデジタルエンジニアリングを担当 2018年～2019年：トヨタ自動車（株）に出向し燃料電池製造準備領域で ビックデータ解析を勉強(/w IBM様) 2020年～：製造準備領域～製造領域でビックデータ解析業務を担当 趣味：ドライブ、ランニング、ロードバイク ロードバイクで 知多半島1周 (120Km)
3. 目次 1. 会社紹介 2. 自己紹介 3. 業務課題 4. 解決方法、課題 5. 今後
4. 会社紹介 株式会社トヨタプロダクションエンジニアリング（TPEC） 設 立 2007年 ４月 資 本 金 ４億円 本 社 福岡県宗像市 出 資 会 社 トヨタ自動車株式会社 100％ トヨタ自動車 トヨタ自動車北海道 トヨタ自動車 九州 トヨタ自動車東日本 ※主要な取引先※ 車両系・ユニット系における デジタル検討及び製準支援を実施 トヨタバッテリー ダイハツ工業 プライムプラネットエナジー ＆ソリューションズ トヨタ車体 豊田自動織機 日野自動車 トヨタグループ各社様を中心としてビジネスを展開 Woven by Toyota
5. 会社紹介
6. 業務課題 ⚫ 生産設備に不具合が発生すると不良品を作ってしまう ・ ・ ・ 機械加工設備① 機械加工設備② 検査設備 製品 ・ ・ ・ 機械加工設備① 機械加工設備② 検査設備 製品 不具合 検査設備で 不良発覚 不良品が発生 通常時 不具合発生時 N+10 N
7. 解決方法 ⚫ 生産設備の加工状態をロギングして、 良品、不良品の時系列データを解析。 不良品の予兆を検知して事前に生産設備を停止する事で 不良品を発生させない 機械加工設備① 加工設備内部 主軸 ドリル データロガー 主軸トルク 加工時間 主軸速度 加工時間 良品 不良品 不良品 良品 CSV ファイル
8. データ解析上の課題 ⚫ 良品、不良品のデータ数が極端に不均衡かつＮ数多い ⚫ 解析対象にして良いデータか解析担当者(設備,現場経験不足)には判断できない ⚫ 高速に良否判定できる条件を見つける必要がある Ｎ数が多く 不均衡なデータに対する 解析にはノウハウが必要 設備担当者-製造現場 -解析担当者 の3者で取組が必要 早く、確実に設備を 止める事が重要 良品 不良品 生産トライで一時的に 〇×の製造条件変更 しています この設備はN個加工 すると〇×の動作が 入ります ・・・ ・・・ ・・・ 処理対象台数 多く高速処理 が必要 不良品 の予兆？ 生産設備 計測値 製品数
9. 解析パターンとデモ ①可視化による不具合条件の調査 ②集計値から閾値を検討 ③複数条件での決定木の解析
10. 解析パターン① ①良品、不良品をSPSSでグラフ化(時系列)して 不具合発生条件を調査 良品 不良品 差異有 差異有 差異有 ダミーデータになります
11. デモ ①可視化による不具合条件の調査 ②集計値から閾値を検討 ③複数条件での決定木の解析 ポイント：散布図のオーバーレイで色分け
12. 解析パターン② ②不良品発生時に影響が現れると思われる特徴量を設備担当者と検討。 SPSSで特徴量計算ロジック作成し、グラフ出力。 ダミーデータになります 差異有 拡大 閾値 不良品 良品 良品 検査設備でNG検知 ⇒設備修理
13. デモ ①可視化による不具合条件の調査 ②集計値から閾値を検討 ③複数条件での決定木の解析 ポイント：レコード集計で一気に集計
14. 解析パターン③ ①②で解決しない場合、機械学習で不良品発生条件を調査 機械学習での判定結果 良品 不良品 良品 不良品 良品 不良品 閾値 閾値 AND ダミーデータになります 主軸モータ負荷 〇〇温度 閾値超え 閾値超え 閾値超え
15. デモ ①可視化による不具合条件の調査 ②集計値から閾値を検討 ③複数条件での決定木の解析 ポイント：＠関数で時系列の問題箇所の特定 ポイント：決定木分析
16. 解析結果 ⚫ 不良品を発生させる前に生産設備を調整する事で不良品ゼロ！ 特徴量 加工日時 閾値 生産設備を調整 不良品が無くなり、廃棄する部品が無くなる ⚫ 効果 不良品ゼロ 従来 今後 特徴量 加工日時 良品 不良品 不良品発生 検査設備で異常検知 するまで不良品発生 ・・・ ・・・
17. 今後の活用 ⚫ 生産設備不具合を解析する仲間を増やして切磋琢磨してレベルアップ 新しい領域にチャレンジ！ ⚫ 最新のAI等を活用して、より早く問題解決できるツールの 開発を期待します！ TPEC ・・・ ・・・ ・・・ 仲間 切磋琢磨 新領域 TPEC チャレンジ <IBM様への期待>
18. 以 上