
生成AIの活用で品質管理を高めるための
生成AIによるQC7つ道具の強化・拡張による品質管理の実践
~データ活用型品質改善の新時代:QC7つ道具と生成AIの統合による製造現場の革新的アプローチ~
【WEB受講(Zoomセミナー)】※ライブ配信のみ(録画視聴はありません。)
伝統的QC手法・先端AI技術の融合による品質管理のパラダイムシフト,特定の問題解決に特化した生成AIプロンプト設計技術,問題解決におけるデータの分析・可視化,実装工程改善への応用方法,高精度実装技術の標準化・組織への定着化のための実践的アプローチ,データ駆動型品質改善の体系的方法論・組織展開戦略について,実践的に分かりやすく解説する特別セミナー!!
- 講師
株式会社ワールドテック 研修講師 山田 卓 先生
元(株)デンソー、東芝、Nidec
- 日時
- 2025/8/20(水) 13:00〜16:00
- 会場
- ※本セミナーはWEB受講のみとなります。
- 受講料
(消費税率10%込)1名:38,500円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名:33,000円
※別途テキストの送付先1件につき、配送料1,210円(内税)を頂戴します。
- テキスト
- 製本資料(受講料に含む)
受講概要
- 受講形式
WEB受講のみ
※本セミナーは、Zoomシステムを利用したオンライン配信となります。
※Live配信のみ(録画視聴はありません)
- 受講対象
製造業の品質管理部門・品質保証部門のご担当者
生産技術、製造部門のエンジニアおよび管理者
QC手法の知識を持ち、AIの活用に関心のある方
データに基づく問題解決プロセスを強化したい方、など
- 予備知識
特にありませんが、品質管理に関する基本的な知識があれば、よりスムーズにご理解いただけます。
- 習得知識
1) 伝統的QC手法と先端AI技術の融合による製造業の品質管理のパラダイムシフト
2) 製造業における特定の問題解決に特化した生成AIプロンプト設計技術
3) 製造業における特定の問題解決におけるデータの分析・可視化と実装工程改善への応用方法
4) 高精度実装技術の標準化と組織への定着化のための実践的アプローチ
5) データ駆動型品質改善の体系的方法論とその組織展開戦略 など
- 講師の言葉
製造業における品質管理は、お客様の信頼を獲得し維持するための基盤です。長年にわたり、QC7つ道具は製造現場での問題解決に貢献してきましたが、近年の生成AI技術の急速な発展により、この伝統的な手法をさらに強化・拡張する新たな可能性が生まれています。
本セミナーでは、タブレット端末のUSB-Cコネクタのアライメント問題解決のケーススタディを通じて、QC7つ道具と生成AIの融合がもたらす相乗効果を具体的に解説します。
コネクタの位置ずれ、傾き、高さ不良といった精密組立をケーススタディとし、生成AIを使ったデータ分析の効率化、新たな視点からの問題把握、より創造的な解決策の立案そして効果的な標準化と定着化まで、更に、生成AIを使いPDCAサイクル全体を通じた実践的アプローチを学んでいただけます。製造現場の課題に直面するすべての方々に、明日から使える生成AIを使った品質管理具の具体的なノウハウをお持ち帰りいただける内容となっています。
プログラム
1. 品質管理の基礎とQC7つ道具の概要
・品質管理の歴史と重要性
・QC7つ道具の基本的な使い方と活用場面
2. 生成AIの基礎知識と 製造業における活用可能性
・生成AIの基本的なメカニズムと特徴
・製造業における生成AI活用の現状と可能性
3. PDCAサイクルと QC7つ道具・生成AIの連携
・Plan段階における生成AIと
QC手法の統合
・Do段階における生成AIを使った
実施と記録の効率化
・Check段階における生成AIを使った
高度な分析と評価
・Act段階における生成AIを使った
標準化と継続的改善
4. QC7つ道具と生成AIの相乗効果を 高める実践テクニック
・効果的なプロンプト設計の基礎
・各QC手法に適した生成AI活用方法
・データ可視化と分析結果の解釈支援
・生成AIを活用した改善案の創出と評価
5. ケーススタディ:USB-Cコネクタのアライメント問題改善 プロジェクト
・問題の背景:コネクタ位置ずれ、
傾き、高さ不良の影響
・現状把握:パレート図による
優先アライメント課題の特定
・要因分析:特性要因図と生成AIによる
アライメント不良要因の解明
・対策立案:生成AIを活用した
効果的な改善策の創出
6. 各QC手法と 生成AIの組み合わせ実践
・パレート図と生成AIによるアライメント
不良モードの優先順位付け
・特性要因図と生成AIによるコネクタ
実装精度要因の体系的分析
・アライメント測定用チェックシートと
管理図の設計と運用
7. アライメント精度向上のための 生成AIを使ったデータ分析と可視化 テクニック
・ヒストグラムと散布図による
コネクタ位置精度の分布分析
・生成AIを活用したアライメント
不良の相関要因分析
・3D可視化技術とレポート自動生成
による改善活動の高度化
8. 生成AIを活用した品質改善活動 の定着化と発展
・生成AIによる標準化プロセスと
改善サイクルの継続的モニタリング
・データと改善ノウハウの
組織ナレッジ化と効果的な展開支援
・将来展望:予測分析と異常予兆検知
への生成AI活用アプローチ
まとめ
・まとめ
・質疑、応答
略歴
1968年、日本電装株式会社(現 株式会社デンソー)に入社。
点火技術部にて、エンジン制御ECUの開発(点火制御、燃料噴射制御)、二輪車用/小型車用電子制御点火装置(イグナイタ)の開発設計に従事。その後(1990年~)、電子応用機器技術部(ハンドスキャナ)、通信技術部(携帯電話)、ITS技術部(ナビ)にて、部内技術管理業務(設計品質向上、設計生産性向上、技術人材教育(カリキュラム構築・運営及び講師))などを推進。
デンソー定年退職後(2006年~)、大手企業の設計部門(HEV用インバータ)にて技術支援および新製品開発のプロジェクトマネジメントの支援。その他数社に技術支援(短期間、海外を含む)。
また、ワールドテック人材として、自動車部品の開発の技術支援、研修講師として活躍中。
著書
「機械設計」誌特集「品質問題を未然防止するDRBFMによる設計品質向上入門」共著(2013 年日刊工業新聞社)、「改善・提案活動の実践ノウハウ集」内の「不具合の未然防止に向けたデザインレビューの改善とDRBFMの実践法」(2015年技術情報協会)がある。
専門および得意な分野・研究
車載用電子機器の設計、APQPプロジェクトマネジメント、設計プロセス管理、FMEA、信頼性評価(電子系)
アマチュア無線技士2級
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