不良発生時に製造条件と過去データを照合し、原因候補と検証手順を提示

よくある課題

• 品質トラブルの原因分析に日数がかかり、判断が属人的になる

解決策

AIでできること

• 不良発生時に、AIが製造条件と過去データを照合する。
• 原因候補と検証手順を提示し、データに基づく是正につなげる。

処理の流れ：不良発生 → 製造条件・過去データ → AIが照合・分析

出力される内容

• 原因候補
• 検証手順
• 是正の方向性

効果

• 分析時間が3日→約4時間に短縮
• 属人的判断からデータ分析へ転換
• 再発防止策の精度が向上

※「業務別のAI活用例」には、AITECH認定パートナーおよび外部の事例を含みます。