見える化で終わらせない。AIが「次の改善」を提案し、現場の改善PDCAを支援
工場DX、「見える化」で終わっていませんか？ 設備の稼働率や停止時間は見えるようになった。データも蓄積できるようになった。 それでも、 ・データは見えるが、どこを改善すべきか分からない ・分析や改善が熟練者の経験・勘に依存している ・不良や設備停止の原因を特定するのが難しい ・改善活動を継続するための時間や人が足りない といった課題は残っていないでしょうか。 工場DXで重要なのは、データを「見る」ことではなく、データを改善に活かすことです。 MIの「改善DX」は、設備から収集したデータをAIが分析し、改善につながる「次の一手」を提案します。 データ収集・見える化 → AI分析・改善提案 → 現場で改善 → 効果確認 → 次の改善へ AIが分析・提案し、現場が改善を実行。その結果をデータで確認して次の改善につなげることで、改善PDCAを継続的に回します。 改善DXで目指すのは、データを見ることではなく、工場の利益を高めること。 生産性向上・品質改善・省エネなど、工場のさまざまな改善活動を利益向上につなげます。 【無料資料「改善DX実践ガイド」公開中】
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基本情報
■ 改善DXの基本フロー 1. 既存設備から必要なデータを取得 2. データをクラウドへ収集・蓄積 3. AIが設備データ・実績データを分析 4. 改善につながる「次の一手」を提案 5. 現場で改善を実行 6. 改善前後のデータから効果を確認 7. 次の分析・改善へ ■ 取得データ例 稼働・停止／待機／生産数／電流／温度／圧力／品質実績など ※取得可能なデータ・取得方法は、対象設備や既存システムによって異なります。
価格情報
対象設備、設備台数、取得するデータ、データ取得方法、分析内容などにより異なります。 現在の設備構成と改善したい課題を確認したうえで、最適な構成をご提案します。PoC（試験導入）からのご相談も可能です。
納期
※対象設備、設備台数、データ取得方法、システム構成などにより異なります。詳細はお問い合わせください。
用途／実績例
【活用例】 ■ 利益向上・生産性向上 設備停止・待機・段取り・ボトルネックなどのロスを分析し、停止時間削減、稼働率向上、生産量向上につながる改善を支援。 ■ 品質改善 設備データと品質実績の関係を分析し、不良削減、品質安定、製造・運転条件の改善を支援。 ■ 省エネ・脱炭素 待機・空転・過剰運転などを分析し、電力削減、エネルギー効率向上、CO₂削減につながる改善を支援。 対象設備や取得可能なデータに応じて、改善テーマをご提案します。
詳細情報
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改善DXは、既存設備から必要なデータを取得し、クラウドへ収集・蓄積。 AIが設備データや実績データを分析して「次の改善」を提案します。現場で改善を実行し、その効果をデータで確認することで、次の改善につなげます。
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企業情報
弊社ではIoT/M2M技術を中心とした機器・装置を取り扱っております。 ネットワークにつながれた機器・装置同士がネットワークを介して相互に情報交換することにより、人の手を使わずに、機器・装置に対し直接データ収集・制御を行うことが可能です。それにより、業務効率化や環境保護、人件費削減などに大きく貢献します。
