この不良の原因工程はどこ？
概要
品質のばらつきを、工程までさかのぼる
装置データ・検査結果・品質記録をロット単位でつなぎ、どの工程のどの条件が品質に効いているかを明らかにします。
先月から増えている寸法不良の原因を調べて
品質記録_10月品質データ
関係が強いのは、成形工程の金型温度と保圧時間です。10月の保全以降に傾向が変わっています。
対策前後の比較をグラフにして
ご相談
品質予測・原因分析AI、まずは相談してみませんか
事例・デモご紹介
見て確かめる
近い業界・業務での取り組みと、品質予測・原因分析AI のデモをご紹介します。
ご紹介する内容:
- 近い業務での取り組み事例
- 品質予測・原因分析AI のデモ
- 御社の課題に近い使い方の例
- 導入までの進め方
無料デモ爆速開発
お話を聞いて、すぐ形に
御社の課題や業務の進め方をうかがい、それに合わせたデモを短期間でつくってお見せします。
デモ開発の流れ:
- 課題と業務のヒアリング
- ヒアリングをもとにしたデモの開発
- 実際の画面でのご確認
- 本格導入に向けた進め方のご提案
AI CoE+
AI 推進を任せる
AI 専門人材を採用せずに、御社の AI 推進部署の一員としてテーマ選びから導入まで伴走します。
AI CoE+ で支援すること:
- AI 活用テーマの洗い出しと優先順位づけ
- 技術・ベンダーの選定
- PoC・導入の伴走
- 社内の AI 推進体制づくり
どれから始めればよいか迷う場合も、お気軽にご相談ください。課題とデータの状況をうかがい、進め方をご提案します。
連携するシステム
いまのシステムのまま、つながります
品質予測・原因分析AI は既存のシステムを置き換えず、必要なデータだけを接続して動きます。
ファイルサーバー
図面・仕様書・報告書など、ファイルサーバーやクラウドストレージにある文書
PLM / CAD
設計データと、品番・BOM の情報
MES
製造の実績・設備の稼働・工程のデータ
品質システム
検査結果・品質記録・不具合報告
ERP / SCM
受注・在庫・購買・原価のデータ
導入までの流れ
- 1
現状の整理
困っている業務と、データの在りかを棚卸し
- 2
テーマ選定
効果と実現性から、最初の一つを決める
- 3
接続・意味付け
必要なデータを接続し、オントロジーを定義
- 4
PoC・導入
実データで検証し、業務フローに組み込む
- 5
基盤へ集約・展開
成果の出た仕組みを基盤に残し、他拠点へ
よく寄せられる質問
- 装置・センサーのデータ、工程の条件、検査結果、品質記録などを、ロットや品番でつないで使います。工程ごとにシステムが分かれていても、つなぐところから支援します。
- いいえ。MES・ERP・PLM などの既存システムはそのままに、必要なデータだけを接続して使います。
- はい。クラウドのほか、オンプレミス・閉域網にも導入できます。図面や品質記録のように外に出せないデータを扱う前提で設計しています。
- 困っている業務を一つ選び、そのテーマに必要なデータだけで PoC を行うところから始められます。現状の棚卸しとテーマ選びからご一緒します。
- はい。すべてのソリューションは Agentic Data Factory の同じデータ基盤の上で動くため、一つの部門で整えたデータと意味づけを他の部門でもそのまま使えます。
※ ページ内の画面・会話は利用のイメージです。実際の顧客・データを示すものではありません。
※ 機能と導入の範囲は、対象の業務とデータの状況によって異なります。