MANUFACTURING / PROVE

製造業
AI導入・PoCの進め方。

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。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。

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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。

THE DECISION TO MAKE

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。

PoCは、画面を動かすだけでなく、次の投資判断に必要な証拠を揃える工程です。業務責任者、データ管理者、実際に使う担当者で、通常の作業と例外の評価条件を合意します。

INDUSTRY-SPECIFIC TESTS

検証に入れる、現場の条件。

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。

BASELINE & ACCEPTANCE

テーマに合わせて、評価を選ぶ。

生産・品質データ基盤

指標候補	測り方
照合率	追跡可能な対象ロット数 ÷ 分析対象ロット数
集計工数	原データ取得から確認済み日報までの作業時間
不良率	合意した不良数 ÷ 対象の検査数。再検査の扱いを固定

必要なデータを確認する ↗

設備保全・異常検知AI

指標候補	測り方
通知負荷	設備・日ごとの確認が必要な通知件数
検知の先行時間	現場で対応可能な時点より前に気づけた時間
有効な検知	検証対象の異常のうち、合意した時間内に検出した件数

必要なデータを確認する ↗

基準値は自社の現状から設定します。検証に使った資料を学習や設定調整に混ぜず、評価期間と対象を固定。成功した例だけでなく、失敗・保留・未検証も記録します。

GO / REVISE / STOP

見送る判断も、成果にする。

ロット照合ができない、誤報の確認工数が増える、異常事例が不足し判断できない場合は、データ整備やルール監視を先に進めます。

本開発へ

主要な受入条件を満たし、運用担当・連携条件・残る課題を確認できた状態。

追加検証へ

価値の兆しはあるが、例外データや業務条件が不足。追加の対象と期限を絞る。

別の方法へ

手作業や既存のルールを上回らない。データ整備・既存ツール改善などを比較する。

契約する範囲と、持ち帰る成果物。

PoCの契約には、対象業務、利用資料、検証環境、評価項目、試作と報告書の納品範囲を記載します。本開発は別の範囲として検討し、自動的な継続を前提にしません。

対象と前提を整理した業務・データ定義
再確認できる試作・評価結果・例外一覧
本開発・追加検証・見送りの判断資料

本開発で必要になる設計を見る ↗

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。

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 ↗

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