不良の原因分析と生産計画
検査記録と設備のログから不良の本当の原因を突き止め、保全の時期・見積の価格・生産計画まで数字で決めます。
不良の原因分析と生産計画のデモとは
部品加工の製造業向けの業務AIデモです。検査記録18,400件と設備ログを突き合わせた不良の原因分析、振動と電流からの故障の予兆、図面からの見積と受注確率、36協定を守る生産計画までを画面の中で計算します。
デモを開く
ボタンを押すと、デモが新しいタブで開きます。画面の上の帯にある「説明へ戻る」で、このページに戻れます。
※ 会社名・人名・数値はすべて架空です。表やグラフが多いため、パソコンでの閲覧がおすすめです。
Problem
この業務の課題
「夜勤は不良が多い」「この設備は振動が大きい」といった現場の印象で対策を決めると、本当の原因が残ったままになります。見積は過去の感覚で値付けされがちで、精度の厳しい部品ほど、受注はできているのに利益が残っていないことがあります。
What it does
AIがやっていること
過去のデータからの学習、大量の計算、ルール・法令のチェック、金額への換算、文章の作成のうち、このデモが画面の中で行っていることです。
- 大量計算検査記録18,400件に、1分ごとの設備ログから工具の使用時間や切削油の温度を付け加え、要因ごとの不良率を条件をそろえて比べ直します。
- 学習過去の故障11件の前に起きていた振動・電流の変化を学び、12台の設備の今の状態を採点して、保全する日を決めます。
- 金額換算過去1,860件の見積と原価から、価格ごとの受注確率と粗利を出し、期待値が最大になる見積価格を示します。
- ルール・法令受注64件を6台の設備に割り付ける計画で、作業者ごとの時間外労働が36協定の上限を超えないかを計画の段階で確認します。
- 文章仕入先への品質の連絡、保全の作業指示書、見積の回答書を下書きします（画面の文章はサンプルです）。
Highlights
見どころ
デモを開いたら、まずここを見てください。
夜勤の不良率は日勤の1.5倍に見えますが、材料ロットの構成をそろえると差はほぼ消えます。原因は作業者ではなく材料でした。
振動の値が最も高い設備は、重い加工が多かっただけ。見落とされていた2台の異常と、交換部品の納期が間に合わないことを警告します。
従来の値付けでは受注するほど赤字になる部品に対し、受注確率と粗利の期待値が最大になる価格28,330円を示します。
このデモについて
- 会社名・人名・数値は、すべて架空のサンプルデータです。
- 比較・集計・シミュレーション・チェックなどの計算は、画面の中で実際に動いています。文字起こしや報告書などの文章は、サンプルとして用意したものです。
- 法令やルールのチェックは、見落としを減らすための一次チェックです。最終的な判断は担当者・専門家が行う前提です。
- 実際には、貴社のデータと業務の手順に合わせて作ります。
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