【書籍】既存工場、製造現場への生成AI／AI導入と活用の仕方（No.2310）

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既存工場、製造現場への

生成AI／AI導入と活用の仕方

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～異常検知、技能伝承、品質・生産管理、ヒューマンエラー、自動化・省人化～

☆劇的な生産性向上、安全性とコストの両立、多品種･変量生産への対応を実現！

☆熟練技術者が持つ勘やコツ 「匠の技」をAIにどう学ばせるか！ 次世代に確実に継承する方法とは！

  ■　目　次                                                                                                           

第１章　既存工場、製造現場に適した生成AI／AI技術の選び方
第２章　データ収集への環境構築と分析の進め方
第３章　生産管理、生産計画への活用
第４章　異常検知、不良品検出への活用
第５章　外観検査自動化への活用
第６章　ヒューマンエラーへの活用
第７章　暗黙知の可視化と技術・技能伝承への活用
第８章　協働、産業ロボット導入と活用
第９章　工場、製造現場の自動化／省人化とスマートファクトリー

■　本書のポイント          　　　                                    　　                                   

異常検知、不良品検出、外観検査
１．「いつもと違う」をリアルタイムで検知！
　　　　　 情報を迅速に判断・対応につなげる仕組みの作り方！
２．判定根拠を可視化できる異常診断AI技術！
３．異常兆候の早期検知,保全判断の標準化,文書作成の自動化！
４．生成AI、CG技術を応用した効率的な学習用データセット作成！
５．正確なラベル付け（アノテーション）作業の負担を軽減！

品質・生産管理、生産計画、需要予測
１．暗黙知であった需要予測を形式知化し目覚しい効果を出す方法！
２．生産計画の効率化と柔軟性を両立！
３．適切に発注量や生産量を調整し、在庫と欠品を最小化！
４．需要予測精度の向上による過剰生産の抑制と廃棄物削減！

技術・技能伝承
１．熟練技術の属人化を解消！
　　　　　 AIとIoTを活用した暗黙知の見える化,円滑な技術継承！
２．経験に裏打ちされた判断基準,思考プロセスをモデルとして表現！
３．熟練者の豊富な経験,微細な感覚を組織の共有財産へ転換！

ヒューマンエラー
１．エラー発生前の微細な変化,隠れた異常パターンを自動検出！
２．作業マニュアルや監視映像からのリスク指標生成！
３．人間では見落としがちな危険要因の抽出や安全対策の立案！

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