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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

品質改善の判断を早めるAI運用基盤を整備しました。

期間

10週間で初回導入

体制

品質責任者1名、現場担当2名、Algoboa 2名

制約

既存の品質記録を活かしながら、監査で追える履歴を残すこと

課題

原因分析の進め方が担当者ごとにぶれ、熟練者の知見も個人に寄っていました。

実装

品質記録を横断参照するRAG、5Mの調査フロー、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
導入後の運用

品質会議の前にAIが関連記録を集約し、担当者が調査方針を確定します。レビュー結果は次回参照用に蓄積します。

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
調査観点を統一

担当者が変わっても同じ観点で調査できる状態へ

定着
日常運用へ組み込み

日々の品質改善フローに組み込み

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要件化の前段階でも、最初のプロダクトにすべき範囲を初回相談で整理します。

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