インライン品質管理アプリで不良率を削減
すべての工程で品質管理を行う
- 直感的なワークフローで検査手順を案内します。
- 接続されたデバイスから検査関連データを収集し、AIが異常や規格外の結果をより迅速に特定します。
- 手順書を更新し、欠陥の再発を防止してください。
- 仕様範囲外である測定値をフラグ付けする。
より質の高いプログラムを構築する
- 紙の不具合記録をデジタル不具合チケットに置き換える。
- AIを活用した分類機能により、欠陥の原因を標準化することで、繰り返し発生する問題を特定し、パターンをより迅速に把握できます。
- 混乱を避けるため、印刷可能な不具合報告書をご利用ください。
- 不具合が適切に修正され、品質保証（QA）が行われるようにする。
迅速に対応し、将来の問題を未然に防ぐ
- 包括的な生産データと、人間が見落としがちな相関関係を見抜くAIを活用し、根本原因をより迅速に特定します。
- パレート図を用いて欠陥を分析し、傾向を把握する。
- リアルタイム通知により、品質上の不具合に迅速に対応できます。
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オペレーターの曖昧さや精神的負担を軽減する
「事後対応」よりも「予防」を優先しましょう。セットアップ、組み立て、メンテナンス、点検に関する明確で直感的な作業手順書やチェックリストを用意し、作業者が最初から正しく作業を行えるよう支援します。
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潜在的な問題点を特定し、記録する
問題を早期に発見。カメラとコンピュータビジョンを活用して異常を検知し、目視検査で作業内容を確認します。センサーや計量器などと連携し、状態、試験結果、その他の属性を記録します。
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アラートおよび根本原因分析のためのデータを収集する
迅速な対応に必要な情報を収集しましょう。プロセスデータを分析し、品質上の問題を示唆する変動要因を特定します。生産の全工程をシームレスに記録することで、問題の根本原因を迅速かつ効果的に特定できます。
統合的な品質管理
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まずは最も差し迫った課題から着手しましょう
プラットフォームベースのアプローチで、早期に成果を実感しましょう。まずは不具合の追跡と異常検知を実装し、その後、段階的に機能を拡張していきます。
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リアルタイムのパフォーマンスデータ
パレート図、手直し時間、不具合報告などのデータから洞察を得て、改善に向けた基準を確立します。
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迅速な編集機能とデプロイメントサイクル
現場のエンジニアや管理者がアプリを構築・編集できるように支援します。テストと承認のワークフローを活用し、迅速かつ安全な公開を実現します。
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自動データ収集
機械やセンサーから直接データを収集することで、オペレーターの負担を軽減し、データの整合性を確保します。
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カメラを活用した支援
AIを活用したツールで検査工程を自動化します。カメラを活用した支援機能により、ピッキングおよび追跡業務を効率化します。
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AIを活用した分析 — 誰もが利用できるように
あらかじめ用意されたAI/ML分析機能を活用して、生産データから有益な知見を得ることができます。主要な指標が許容範囲を外れた場合に、予測を行い、アラートを設定できます。
企業におけるTulipの活用事例
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