FACTUNE製造現場の改善AI
品質データはExcel、材料情報は紙帳票、製造条件は設備ログ。FACTUNEは、工場内に分散した情報を製品・ロット・材料・設備・工程単位でつなぎ、原因候補の検証をより早く始められる環境を構築します。
30分のオンライン相談を予約する一工場・一製品・一つの不良テーマから検証
不良が発生するたびに、データを探し、集め、加工し、照合する。分析を始める前の作業負担を減らし、原因仮説の検証へ早く進める状態をつくります。
※時間配分は例。実際の内訳を30分相談で一緒に整理します
製造現場にはすでに多くの情報があります。しかし、品質・検査結果はExcel、材料情報は紙帳票、生産実績は生産管理システム、製造条件は設備ログというように、複数の場所へ分散しています。
原因を検証するには、製品・製造ロット・材料ロット・設備・工程・製造条件・検査結果を横断して確認する必要があります。
ロットNo「A-1023」25.6.12 ﾛｯﾄ 10232025-06-12T14:05 M07WO-000842単にダッシュボードを導入するのではなく、改善したい品質不良から逆算して、必要なデータの整理・取得・突合・検証までを一連の仕組みとして構築します。
最初から全工場を対象にせず、一工場・一製品・一つの不良テーマに絞ります。
現場の知識をもとに原因候補を整理し、それぞれの仮説を検証するために必要な情報を定義します。
既存の紙、Excel、設備ログ、システムを活用し、製品やロット単位で確認できる形へ整理します。
現場の製造知識とデータ検証環境を組み合わせ、原因候補の絞り込みと対策前後の比較を行います。
現在使用している紙帳票、Excel、設備ログ、生産管理システムなどを可能な限り活用し、改善に必要な範囲から段階的につなぎます。
ERPやMESをすべて置き換えることを前提とせず、小さな品質不良テーマで実現可能性を確認しながら展開します。
売上30億〜500億円程度の、多品種・小ロット生産の製造業で、複数のExcel・紙帳票・設備ログを使いながら品質管理を行っている企業を主な対象としています。
複数のExcelや共有フォルダに品質・検査データが分かれている。
原因分析に必要な材料情報や作業記録が紙に残っている。
製造条件や設備履歴を都度取り出し品質結果と照合している。
不良発生から原因候補の検討までに数時間から数日かかる。
ロット照合やExcel加工、分析観点が特定担当者に依存している。
大規模刷新を避け、一つの不良テーマから可能性を確認したい。
2つ以上当てはまる場合、30分相談で最初の検証テーマを整理できます。
具体的なシステム導入や予算が決まっていなくても問題ありません。現在の業務とデータから、どこを最初の検証対象にできそうかを確認します。
FACTUNEは、歩留まり改善を入口として、製造現場のデータを継続的な改善に利用できる状態へ変えるブランドです。
単に分析画面やAIモデルを提供するのではなく、品質不良を起点に、何のデータが必要か、どこで取得するか、どのようにつなぐか、誰が確認し、対策効果をどう検証するかまでを現場と一緒に設計します。
運営: 建設ロボティクス株式会社（Const Robotics）
ご相談前にいただくことの多い質問をまとめています。
データを集める時間から、原因を考える時間へ。
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