AI活用の基礎・選び方
製造業のAIツール選定はAIでどこまで自動化できる？比較表と人の判断
選定でAIが担うのは、部門のメモを業務一覧表に直すこと、秘密保持契約の条項の抜き出し、比較表の下書き、試用記録の集計です。外部へ出さない情報の線引き、着手する1工程、標準にするツールと有料の範囲は人に残ります。
製造AIジャーナル
製造のAI活用 記事一覧
この媒体では、見積・受注・生産計画・製造現場のAI活用を業務単位で扱っています。
安全・環境・規制
製造業のリスクアセスメントはAIでどこまで自動化できる？下書きと人の判断
リスクアセスメント記録でAIが担うのは、災害記録の分類、危険源の候補出し、記録の下書きです。危険性の見積りと評価、低減措置の決定、残留リスクの書き方は人に残ります。
製造現場
シフト引継ぎ記録のAI化を、少人数の工場はどこまで自前でやるか
当直の記録を集めて引継ぎ文の下書きを作る工程は、少人数の工場でも自前で立ち上げられます。次シフトで運転を続けてよいかと、伝える優先順位は現場リーダーが確定します。
技術文書・知識
ベテランの段取りを標準書に残す工程は、どこまでAIに渡せるか
聞き取りの文字起こしと手順書の下書き、既存文書との重複の指摘はAIに渡せます。手順が正しいかの確認と、どちらを正本にするかの判断はベテランと技術責任者が持ちます。
設備保全
製造業の設備保全はAIでどこまで自動化できる？故障履歴の検索と人の判断
突発停止の対応でAIが担うのは、過去の同じ故障と対処を出所付きで並べること、故障履歴の下書き、点検表の集計です。運転を止めるか、施錠して近づくか、メーカーを呼ぶかの判断は人に残ります。
製造現場
異常報告のAI化を内製でやるか外に出すかを分ける条件
異常報告のうち、話した内容から報告書を起こす工程と過去の類似異常を探す工程はAIに渡せます。ラインを止めるかどうかと是正処置に上げるかは現場と品質保証が確定します。
品質管理
外観検査に画像判定を入れる前に、どの工程を分けるべきか
外観検査のうち、不良候補を拾って要確認品に振り分ける工程は画像判定に渡せます。合否の最終判定と限度見本の更新、客先への確認は検査員と品質保証が持ちます。
生産計画
週次の生産計画づくりで、AIに渡せる工程と渡せない判断
受注残と標準工数を突き合わせる集計、負荷の山の可視化、組み替え案の作成はAIに渡せます。計画の確定と優先順位、客先への納期の約束は生産管理担当と工場長が持ちます。
製造現場
段取り替え前に作業標準書を探す時間はAIでどこまで減るか
段取り替え前に作業標準書を探す工程は、根拠付きで引く仕組みに置き換えられます。版が最新かの確認と、手順を当ててよいかの判断は作業者と技術担当に残ります。
原価・経営
ものづくり補助金の申請準備をAIで｜原価データで組み立てる
ものづくり補助金の申請準備は、文章を書く仕事ではなく、自社の原価と実績を数字で並べ直す仕事です。要件の一覧化、原価と実績の集計、事業計画書の下書き、添付書類の不足チェックはAIに渡せます。
製造現場
作業日報の転記が二度ある工場で、AIはどの工程を引き受けるか
作業者が終業前に日報へ書き写し、事務担当が打ち直す二度の転記はAIに渡せます。不良か手直しかの区分と、指示数と実績数のどちらを正とするかは人が確定します。
製造の業務で個別に相談もできます
製造の帳票・工程・体制に合わせて、どの工程から始めるかを一緒に整理できます。
無料・オンライン30分。