- お役立ち記事
- 製造業の品質管理におけるビッグデータ活用の可能性と課題
スタートアップから大手まで。
調達・受発注をAIで標準化。
相見積比較も進捗管理もAIが下支え。取引先は招待で完全無料。
製造業の品質管理におけるビッグデータ活用の可能性と課題
目次
ビッグデータを活用した品質管理の可能性
ビッグデータを品質管理に活用すれば、製造業の生産性と品質向上につながる可能性があります。
製品の使用データや検査データ、性能テストデータなどを蓄積・分析することで、品質上の問題を予測したり、不良品原因の特定につながったりします。
また生産ラインの状態監視データから、機械の故障予知もできるようになります。
生産データの蓄積と分析で品質向上を図る
過去の製品の使用データから不具合頻度を分析し、設計変更に活かすことができます。
同様に生産中監視データを蓄積・分析すれば、品質低下を早期に検知し対策にうつせます。
サプライチェーン全体のデータ連携も重要で、原材料メーカーから部品メーカー、組み立てメーカーに至る一貫したデータを分析すれば、品質向上につながります。
人を活かした品質管理が今後重要に
一方で、ビッグデータの分析では人の経験知や感性を活用できません。
生産現場のベテラン技術者の見識は宝で、人とAIの連携が重要になります。
ビッグデータだけでなく、人間の感性も活かして、製品や生産環境の微妙な変化に適時気付く仕組みが求められていると思います。
製造業の品質管理は、データと人の両方を活かすHybrid型のシステムが望まれるでしょう。
センサーの低コスト化がキー
ビッグデータ活用の課題はデータ収集コストです。
生産設備や製品に溶接できる低コストなIoTセンサーの普及が望まれます。
センサーデータを雲に集約し分析するIoTプラットフォームも、小規模メーカーからも使いやすい価格と品質管理機能が求められるでしょう。
センサーとプラットフォームの低コスト化が、製造業全体の品質管理力向上につながると考えられます。
この記事の理解を深める
無料ホワイトペーパーをプレゼント
製造業の現場で使える実務資料（PDF）を無料でお届けします。"こんな資料が届きます" ↓ 下のボタンからどうぞ。
PRODUCT — 製造業向け 調達・受発注クラウド
この記事の課題、
newji で解決しませんか？
newji は、製造業の調達・受発注に特化したクラウド／AIエージェント。見積依頼・発注書作成・進捗管理・承認をひとつの画面に集約し、AIが比較と異常検知を担当。最後の「GO」だけ人が押す仕組みです。
- 見積〜発注〜納期を一元管理。催促・転記のムダをゼロに
- AIが相見積もり比較と異常検知。あなたは判断だけに集中
- 取引先は「招待」で完全無料。自社コストだけで取引先ごとデジタル化
※ 取引先から招待された企業様は完全無料でご利用いただけます
調達購買アウトソーシング
OEM/ODM 生産委託
NEWJI DX
受発注AIエージェント