品質管理にAIを活用してムダをなくす

TPSとは、トヨタ生産方式の略で、技術者の大野耐一によって生み出され、現在もなお自動車の生産方式に組み込まれています。この生産方式は、製造業やサービス業にも大きな影響を与えています。
当時（[1948年〜1975年](https://en.wikipedia.org/wiki/Toyota_Production_System#:~:text=Taiichi%20Ohno%20and%20Eiji%20Toyoda,and%20the%20engineer%20Taiichi%20Ohno.)）は、TPSの考え方が非常に新しく、驚くべきものでしたが、「[ムダの排除](https://blog.dataiku.com/frugal-ai-value-at-scale-without-breaking-the-bank)」と「持続可能性」という考え方は、現在のトレンドに合致しています。

TPSの主な3つの原則とは、
- 無駄を省く
- 生産ライン全体で最適な品質を維持する
- 必要なものを必要なときに生産する（ジャスト・イン・タイム）

この3つの原則は、すべて「品質」という一言にまとめれます。品質が高ければ高いほど、不要なコスト、ムダ、時間のロスが少なくなる。シンプルですが、厳格な生産方式は、今日でも守られています。生産の非効率、ダウンタイムの増加、不合格品によって発生するコストは、あらゆる産業において企業の収益性に大きな影響を及ぼします。

製造業が生産効率を最大し、コスト削減を行うには、生産ラインの品質管理の徹底が必要となります。米国品質協会([ASQ](https://asq.org/quality-resources/cost-of-quality))は、多くの企業で品質不良によるムダなコストが年間売上高の15〜20％を占めており、特に業界規模の大きい製造業では年間数十億ドルの損失につながると推定しています。
![](https://blog.dataiku.com/hs-fs/hubfs/mech-mind-sTzb90A1Abs-unsplash.jpg?width=1200&name=mech-mind-sTzb90A1Abs-unsplash.jpg)

## 品質管理を徹底する
生産ライン全体の品質管理を強化するための味方としてAIが登場。「[インダストリー4.0](https://blog.dataiku.com/bring-your-manufacturing-plant-to-the-next-level-with-industry-4.0)」の概念よって、企業は工場やサプライチェーンからより多くのデータを収集することができるようになりました。

高速で柔軟なデータ収集と処理ができることで、分析とAIを活用することは、品質管理を向上させるための必要不可欠となりました。実際、AIを活用した製品の欠陥検出と品質テストを導入した場合、製造業の生産性を最大50％向上させることができると[McKinsey](https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/semiconductors/our%20insights/smartening%20up%20with%20artificial%20intelligence/smartening-up-with-artificial-intelligence.ashx)は述べています。

しかし、このような旅に乗り出すには、適切な出発地点を見つけることが重要です。そこで、Dataikuが提供している最新のビジネスソリューション「生産品質管理」をご紹介します。

このソリューションを活用することで、工場管理者、生産エンジニア、品質エンジニア向けの、ほぼリアルタイムのインサイトを活用することで主要となる製造プロセスの監視を改善できます。これは、工場の重要な生産プロセスにAIを組み込むための最初のステップとなります。

## Dataikuのビジネスソリューションを導入することのメリット
ビジネスソリューションは、Dataikuのアドオンであり、お客様の組織内で先進的または基礎的な業界固有のユースケース達成を加速させ、[ビジネス価値](https://pages.dataiku.com/2021-business-value-guide-ai?_gl=1*iweo2i*_ga*NTc3MDk0OTEyLjE2NjE0OTU1NTg.*_ga_B3YXRYMY48*MTY2NTA5Njk0OC44NS4xLjE2NjUwOTcxNjguNjAuMC4w)を最大化させるための近道となります。Dataikuのコア機能を活用することで、完全なカスタマイズ・編集ができるように、構築されています。

__下記のような機能が含まれています：__
- 特定のビジネス要件に合わせた微調整可能でユーザーフレンドリーなインターフェイス
- カスタマイズ可能な素早く構築できるダッシュボード
- ドキュメンテーションとトレーニング資料の提供

Dataikuの業界スペシャリストは、あらゆる分野に対応するソリューションを開発しています。
その中には次のものがあります。
- **小売業 & CPG:** [流通空間のフットプリント](https://blog.dataiku.com/distribution-spatial-footprint)、[マーケットバスケット分析](https://blog.dataiku.com/market-basket-analysis)、[RFMによる顧客生涯価値の向上](https://www.dataiku.com/learn/samples/rfm-enriched-customer-lifetime-value/)、[製品のレコメンデーション](https://qiita.com/Dataiku/items/d5f2344308f366039666)
- **金融サービス・保険業:** [ESG向けのインタラクティブドキュメントインテリジェンス](https://blog.dataiku.com/interactive-document-intelligence-esg)、最新の保険価格設定、AMLアラート分類
- **医療・製薬業s:** [オムニチャネルマーケティング](https://blog.dataiku.com/omnichannel-marketing-pharma)、薬物の用途変更の促進
- **製造業・エネルギー関連:** 予知保全、異常検知

その結果、ビジネスプロフェッショナルはAIの生産性を向上させ、リソースを合理化できます。


## 実際にはどのように機能するのか？
生産品質管理ソリューションには、生産品質を向上させ、ほぼリアルタイムで製造プロセスを改善するためのテンプレート・プロジェクトが含まれています。

このソリューションを活用することで、工場のマネージャー、生産エンジニア、品質エンジニア、メンテナンスチームが、以下のことができるようになります。

- 製造プロセスにおいて、すべての関連データを活用した最新のAIモデルをトレーニング・デプロイすることで、生産効率を向上
- [説明可能なAIモデル](https://www.dataiku.com/product/key-capabilities/explainability/?_gl=1*1iuf25t*_ga*NTc3MDk0OTEyLjE2NjE0OTU1NTg.*_ga_B3YXRYMY48*MTY2NTA5Njk0OC44NS4xLjE2NjUwOTcxNjguNjAuMC4w)とwhat-if分析を使用して、さまざまな動作条件をシミュレーションし、、不良品の根本原因を説明する。
- Dataikuのフルカスタマイズ可能なダッシュボードを通じて、工場内の全社員にリアルタイムのインサイトを提供し、チーム一体となりコラボレーション可能。
- ストリーミング機能を活用し、生産における変化を十分なリードタイムで検出することで、オペレーターがプロセスの早い段階でアクションを取れるようになる。

ユーザーの視点から、このソリューションは以下の通り使いやすい要素で構成されています。

#### 1. 体系的かつ包括的なフロー
製造プロセスにフローを適応させ、関連する企業データ、業務データ、外部データをすべて取り込み、生産品質を向上させることができます。
![](https://lh3.googleusercontent.com/dD1ByxdeI1oL6h2bn379rkWkV1birReBdvugP80879QhqpZ5sRZG5iFRjM0SbXlGdJqsAFdPip94mTop7PjSija_XeB5M15QDDXn_xKQ4xdJTqL8ruEr672AVvA3kk_-_y_xueTHawW_1afEEtg)
#### 2. 生産品質ダッシュボード
DataikuのAIを搭載したProduction Quality Dashboardを使って、ほぼリアルタイムで生産状況を把握でき、生産に最も影響を与える要因を追跡調査をすることが可能になります。
![](https://lh3.googleusercontent.com/lvIRrDTO1l8W_qluBJl1q1XUdreic1KwQSUrT6DTBsnyGg4PXNaaty_zlsHlJzQsvfhDtuiRWfxMUBc7sh9EarwIe9ruL77utwc5s5WWf2dFNkN_NltiakRan7bQHpf5FCglWFPgPnKyepwjS80)
#### 3. 生産不良の根本原因の説明
「what-if」分析（定性感性分析）を実行し、生産に影響を与える最も重要なパラメータをより深く理解し、異常発生の根本原因を分析することができます。
![](https://lh4.googleusercontent.com/pYTRgRzoRyrxqxetiGd4Ad15aej8QzIoqDfYASewWIpqlsNUrUbc8fPgrL95M5GbIf0BIwn3IYSzEsGk71WKM6_-l03rw0E8UVfcYyWe06dNpsPRnm1-HfxD2LogCNgJRtuk5l2udoP7vrhC6tE)
#### 4. シナリオを定義する能力
カスタマイズ可能なトリガーに基づき、生産に関する問題をほぼリアルタイムで簡単に追跡することができます。
![](https://lh6.googleusercontent.com/q57P_j9ggShSj1w4mqnRFM9Zilja7_mjZdQzsyYbgpHI3QMGhAqiVO6F_mbMZSCX381iKQ4ZcYbuY8tk9TRylO0EFxVIeP4kReqpSdzIE7Rky2VWIW63OdV1xLbrysYeZtswZt-mTwt94dQzKew)
#### 5. そして・・・アラート送信
アラートは、生産の早い段階で行動するために、そのオペレータに通知されます。Microsoft TeamsやSlackなど、普段使っているコミュニケーション・プラットフォームと連携することができます。
![](https://lh5.googleusercontent.com/6F1CedCXqUvGGwCqt7GDiQPgAs1aJI3pehFL5pkNJJteZMBne7QECqZScATLQtpTqGSmlhDDRN0C48SLhvKalgt7Sfos45n5rrx8pdP1kJqOXgJNWQSMsgXB-p2JKfX5SC0NYuBTq2Rm5t-VABE)

#### 6. ニア・リアルタイム・インサイト
Dataikuのストリーミング機能により、リアクティブからリアルタイムへ移行し、できるだけ早く意思決定とアラート発信を行うことができます。
![](https://lh4.googleusercontent.com/zGwoeo9LrDZ9Y6wwpK0GP9X8srHgpXtSg6Q3EjNcrxBiCjTB3hre_MQ489bCwstS0_yagJH4uKKE7iC8QzS7-t4uI-yOUiCMZ02mDqK8s5AHnPLg94MI5ZwhXkaTiztdd-n1sDJjf3n9zeTqfhw)

__すぐにでも生産効率アップを始めていきましょう！__
- データセット センサー／IoTデータ、製品品質データ
- Dataikuバージョン：[9](https://academy.dataiku.com/crash-course-dataiku-dss-9?_gl=1*jhylgs*_ga*NTc3MDk0OTEyLjE2NjE0OTU1NTg.*_ga_B3YXRYMY48*MTY2NTA5Njk0OC44NS4xLjE2NjUwOTcxNjguNjAuMC4w)以降

生産QCソリューションを体験してみてください！
Dataikuで生産品質を向上させ、製造プロセスをリアルタイムで改善していきましょう。
生産品質管理に関しての詳細は[__こちら__](https://www.dataiku.com/learn/samples/production-quality-control/?_gl=1*tw5vhl*_ga*NTc3MDk0OTEyLjE2NjE0OTU1NTg.*_ga_B3YXRYMY48*MTY2NTA5Njk0OC44NS4xLjE2NjUwOTcxNjguNjAuMC4w)のリンクから詳細を見れます。

原文: [_Avoid Unnecessary Production Costs With AI-Enabled Quality Control_](https://blog.dataiku.com/avoid-unnecessary-production-costs-with-ai-enabled-quality-control)