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製造業

品質異常の再発防止を支えるAI運用基盤

不良報告や是正処置、現場ノウハウが散在していた製造現場で、品質改善の判断を早める基盤を整備しました。

背景と課題

熟練者の知見が個人に依存し、原因分析と是正判断の進め方にばらつきがありました。継続的に使える運用基盤が求められていました。

実装内容

品質記録を横断参照できるRAG基盤、5Mで整理する調査フロー、判断を支援するAIアシスタント、監査対応を見据えたレビュー履歴を一体で構築しました。

主な構成
ナレッジ参照
調査フロー
承認プロセス
監査ログ
成果
60%
初動調査時間を短縮

原因候補の整理に要する時間を削減

再現性
判断の揃い

担当者が変わっても同じ観点で調査できる状態へ

定着
運用への定着

日々の品質改善フローに組み込み

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構想や課題の大枠が見えていれば、進め方を検討できます。

要件化の前段階からご相談いただけます。何を最初のプロダクトとして定めるかを初回相談で整理します。

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