CASE 14INDUSTRY食品

機械学習を活用した飲料開発のシミュレーションシステム

機械学習深層学習

RESULT // HIGHLIGHT

シミュレーション精度誤差5%以内を実現

製造工程のパラメータから得られる飲料の量を機械学習で予測。事前の条件シミュレーションを可能にし、開発や生産計画における検証業務を効率化

OVERVIEW概要

飲料の開発・製造工程において、各種の生産パラメータを入力することで、工程を経て得られる飲料の量を高精度に予測する「機械学習シミュレーションシステム」を開発しました。実機での製造やテストを行う前に、デジタル上で条件ごとの得られる量を検証できる環境を整備し、試行錯誤にかかる工数の削減と業務の効率化を支援しました。

INDUSTRY業種: 食品
SCALE企業規模: 年間売上高 8000億円
CHALLENGE課題: 製造工程におけるさまざまな条件の違いによって、最終的に得られる量に変動が生じるため、これまでは実際の設備を用いた試行や過去の実績の確認を繰り返す必要がありました。テストの実施には設備の手配や準備に相応の時間とコストがかかり、開発や計画の検討をスピーディに進める上で事前のシミュレーション環境が求められていました。
SOLUTIONソリューション: 過去の製造実績や条件データを整理・統合し、投入するパラメータと得られる量との相関関係を学習する機械学習モデルを構築しました。担当者が画面上で条件数値を調整すると、想定される結果が即座に算出されるWebシミュレーション環境を設計し、日常的な検証業務で手軽に活用できる仕組みを整えました。
TECH技術: 機械学習深層学習
PERIOD期間: 7ヶ月（プロトタイプ開発 4ヶ月 + 本開発 3ヶ月）
TEAM体制: PM 1名 / AIエンジニア 2名 / Webエンジニア 2名

RESULT成果

事前のデジタル検証によって条件検討の精度が向上し、実機を用いた確認作業の負担や手戻りを軽減しました。経験年数に依存せず誰でも手軽に条件ごとの結果をシミュレーションできる体制が整いました。

どの程度の結果が得られるかを事前に画面上でシミュレーションできるようになりました！
研究開発部門担当者

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