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不良品検査

不良品が発生した原因となる
工程を把握し、対処したい

製造業
開発
生産
生産ライン

業務背景

製造工程において発生する不良品は、コスト増加や生産効率の低下を引き起こす重要な課題となっている。現状は不良品発生時の原因特定に時間を要しており、より効率的な分析方法が求められている。

AIで実現できること

01
過去の不良品発生事例からの
原因工程の学習
過去の不良品発生事例からの原因工程の学習
02
生産データに基づく
不良発生要因の分析
生産データに基づく不良発生要因の分析
03
工程データの類似性による
不良原因の分類
工程データの類似性による不良原因の分類

業務課題と改善イメージ

不良品が発生した原因となる
工程を把握し、対処したい

Before

不良品発生時の原因特定に時間がかかり、迅速な対策実施や予防措置が困難な状況である。

不良品発生時の原因特定に時間がかかり、迅速な対策実施や予防措置が困難な状況である。
  • 原因特定作業に多大な時間と工数が必要。
  • 担当者の経験に依存した属人的な分析になっている。
  • 複雑な工程における要因分析が困難。
AIを活用することによって

After

生産データに基づく不良品発生要因の分析と原因工程の特定ができるようになる。

生産データに基づく不良品発生要因の分析と原因工程の特定ができるようになる。
  • 原因特定作業の効率化により分析時間を短縮。
  • データに基づく客観的な要因分析を実現。
  • 複雑な工程間の関係性把握により予防措置を向上。

不良品発生時の要因の分析と原因工程の推定により、対策の検討ができるようになります

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