AI／機械学習による使い易さと高速化を実現する最適化アルゴリズム・エンジン OASIS AI

米国 General Motors：車体のサブアセンブリ部品組立プロセスにおける最適化

車体組立プロセスにおけるサブアセンブリでは部品のロケータやクランプの位置が最終品質に大きな影響を及ぼします 。
なかでも、ボディー側面外板を構築するサブアセンブリにおいてロケータ位置のばらつきが大きいと、ドアの開閉時の不具合や雨漏り、風切り音が発生するなどの問題が発生し、品質基準が満たされません。GMではロケータの最適な位置の検討を行ってきましたが、経験と試行錯誤に基づくやり方だった為、多大な時間とコストを費やしていました。GMでは、この問題を解決する為に、Empower社に依頼して、OASIS AIによるボディー側面外板のサブアセンブリ部品のロケータ位置の最適化を実施しました。
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