AI導入事例を
実績から探す

ロール間隙・電流・原料水分・粒度分布を横断し、粉砕状態の変化要因を見える化。

ホワイトボードで毎朝90分かけていた計画づくりを、現場の判断基準ごと仕組みに移しました。

工場長の記憶に頼っていた過去図面の参照を、形状から探せる形にしました。

形式のバラバラな注文を読み取り、受注担当は確認だけすればよい形にしました。

読まれていなかった報告の本文を使って、場所や状況別の偏りを見えるようにしました。

ショット数だけで決めていた金型の分解時期に、成形条件を加えて検証しました。

担当者の経験で選んでいた次の実験条件を、過去データから候補を出す形で検証しました。

翻訳の時間がかかりすぎて現地に届かなかった手順の改訂を、数日で反映できる形にしました。

毎週一日かかっていた部材の拾い出しを、調達日数ごとの発注時期も含めて自動化しました。

受付時の分類に頼らず、自由記述の内容からクレームの傾向を見られるようにしました。

測定機の出力を顧客ごとの成績書の形に自動で変換し、確認と押印だけにしました。

ストップウォッチで測っていた標準時間を、普段の作業を撮った映像から出す形にしました。

部門ごとのExcelに分かれていたスキルの情報を、応援の場面で使える形にしました。

現場から出ていたレイアウト変更の案を、数値で比べられる形にしました。

班長の記憶と月一回のExcel確認に頼っていた資格管理を、配置を決める時点で確かめられる形にしました。

営業7名が電話で行っていた搬入時刻の調整を、現場と直接やり取りする形に変えました。

80冊のカタログに書いてあることを、顧客が自分で引けるようにしました。

現場の感覚では説明できなかった膜厚のばらつきを、条件と照らして見られるようにしました。

人が見比べていた出荷ラベルの確認を、ライン上で自動で行う形にしました。

溶鋼成分・鋳造条件・差圧・使用後ノズルの観察結果を横断し、閉塞につながる条件を可視化。

秒単位で連鎖する送信機アラームを時系列で整理し、一次原因候補と派生アラームを提示。障害初動の判断を支援します。

盤面画像・試聴結果・返品理由を横断し、査定者ごとの評価差が生まれる条件を分析。盤質グレードの標準化を支援しました。

劇場ごとに散在していた点検・交換履歴を設備図と紐づけ、保守判断と技術継承を支援。

供給圧・バルブ状態・警報履歴・点検記録を横断し、確認すべき設備を優先順位付きで提示。

車輪・ブレーキ・連結器の検査履歴を横断し、形式・走行区間・走行距離ごとの不具合傾向を把握。

培地配合・含水率・殺菌条件・培養温度・画像記録を横断し、菌回り不良や雑菌発生の要因候補を可視化。

刃先画像・研磨量・材質・使用履歴から、再研磨品をどの用途まで使えるかを判定。廃棄と使い過ぎの両方を減らします。

大型設備の搬入経路を仮想空間で再現し、通過可否や干渉箇所を据付前に確認。現地手戻りと計画変更を防ぎます。

捕獲数・位置・害虫種・時間帯・設備・清掃記録を横断し、発生源候補を現場ごとに整理。

大型映像装置や投票設備の障害記録を横断分析し、再発しやすい設備や条件を見える化。重点保守と初動判断を支援します。