01 / CAPABILITY
生産・品質データ基盤
日報は工程単位、検査はロット単位、設備ログは秒単位。そのまま結合すると行数が増え、不良率や停止時間が実態と違って見えることがあります。製造指図から完成品までの対応関係を先に定義します。
品質のばらつきを調べるために、生産数量、工程条件、検査結果の粒度と時刻をそろえる支援です。ダッシュボードの見栄えより先に、同じロットの事実を追える状態を作ります。
データ・評価・支援範囲を見る ↗MANUFACTURING / OVERVIEW
工場の事実を、
次の判断につなぐ。
生産実績、検査結果、設備の状態を、製品・工程・ロットでつなぐ。日次の集計から品質調査、保全の優先順位まで、現場で使えるデータ基盤とAIを設計します。
具体的な支援内容を見る ↓OPERATING MODEL設計例
- 01生産・設備・検査
- 02ロットと時刻を照合
- 03工程別に差を調べる
- 04現場で原因を確認
業務とデータのつなぎ方を示す概念図。導入範囲に合わせて設計します。
現場の構造から、
課題を捉える。
工程の状態と品質結果は、別々のシステムに記録されがちです。まず不良を調べるときに誰が何を照合しているかを整理し、止められない生産業務の外側から分析の流れを作ります。
想定するご担当者工場長、生産管理・品質保証・生産技術、情報システム部門
01 / 入力データ
- 生産管理・MESの実績
- 検査記録・不良分類
- 設備ログ・保全履歴
02 / つなぐ条件
ロットと時刻を照合
対象と時点をそろえ、原本への経路を残す。
PRIORITY WORKFLOWS
まず、どの仕事を変えるか。
02 / CAPABILITY
設備保全・異常検知AI
故障履歴が少ない設備では、正常と異常の正解データが十分にそろわないことがあります。先に既存の閾値監視を比較対象に置き、AIで追加の価値が出る条件を確かめます。
設備ログと保全記録から、調査すべき変化を知らせる仕組みを検証します。検知精度だけでなく、誤報の数、確認に要する時間、現場が動けるタイミングを評価します。
データ・評価・支援範囲を見る ↗今ある情報から、
つなぎ方を考える。
新しいシステムの導入前に、データの所在・取得方法・更新担当を確認します。CSVや既存帳票で検証し、必要な連携だけを本開発へ進める方法もあります。
- 01生産管理・MESの実績
製造指図・実績数量・工程コードを確認。仕掛品と完成品を同じ件数で数えないよう、集計の単位を定義します。
- 02検査記録・不良分類
測定値だけでなく、検査方法・判定基準・再検査の履歴を確認。検査されていないロットも区別します。
- 03設備ログ・保全履歴
設備ID、タイムゾーン、採取間隔、保全実施時刻を確認。停止中と記録欠損を分けて扱います。
分析環境への読み取り連携から開始。工場ネットワークの接続条件、更新間隔、設備ごとの停止可能時間を確認し、製造指図や検査記録を段階的につなぎます。
データ・AIの設計思想 ↗A WORKFLOW IN PRACTICE
品質調査の「照合」を一つ減らす。
以下は支援の進め方を示す想定例です。実際の導入事例や効果実績ではありません。
例えば、品質担当者が不良ロットを調べるとき、日報・検査表・設備履歴を別々に探している業務を対象にします。最初に現行の調査手順をたどり、必要な原本と対応するキーを一覧にします。
試作ではロットを選ぶと、工程条件と検査結果、その根拠となる記録へ進める画面を用意。調査時間だけでなく、未照合や二重集計が見つかるかも確認します。自動で原因を断定する範囲は含めません。
この試作で持ち帰るもの
受入時は、品質担当者が既存手順で照合した結果と比較します。製品切替、再検査、記録欠損を含む確認票を残し、担当者が原本から結果を説明できることを判断材料にします。
相談時にあると具体化しやすい資料
- 匿名化した製造指図・検査表・保全記録のサンプル
- ロット・設備・工程コードの対応表と更新担当者
- 困っている品質調査の手順と、調査完了の判断基準
すべて揃っている必要はありません。資料の不足や取得条件の確認から整理できます。
DISCOVER → PROVE → BUILD
現場が調査できる根拠を、既存手順より早く揃えられるか。
一つのライン・設備群で、品質調査または異常通知のどちらかに絞る。
過去と将来を分ける
学習後の期間を検証に使い、同一ロットの近い記録が両方に混ざらないようにします。
設備差を確かめる
運転条件・製品切替・保全前後で結果を分け、一部設備だけ良い状態を見逃さないようにします。
現場で追試する
担当者が元の記録を見て、通知理由と必要な対応を説明できるか確認します。
QUESTIONS BEFORE YOU START
ご相談前のよくある質問
機械のセンサーデータがなくても始められますか？
はい。日報と検査記録の照合や集計から始められます。設備予兆検知を行う場合は、必要な取得周期や異常履歴を別途確認します。
不良率の改善を保証できますか？
改善率はデータと現場条件に依存するため保証値を置きません。まず照合可能性と調査工数を検証し、品質対策の効果は現場の試験で確認します。
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MANUFACTURING / GUIDE
製造業のAI検証で精度だけを見ない：ロット・時刻・誤報の評価設計
工場のAIを発注する前に、評価用データの分け方と現場の確認負荷を整理する。品質・設備の検証で見落としやすい条件を、具体的な評価票の考え方で解説します。
解説を読む ↗YOUR OPERATION / OUR STARTING POINT
いまの業務から、具体化する。
対象業務、使っているシステム、困っている資料や集計をお聞かせください。必要なフェーズ・成果物・前提条件を整理してご提案します。
製造業の課題を相談する 費用・見積もりの考え方 ↗