製造業の品質保証・品質管理DX
過去不具合をすぐ探し、
原因分析と再発防止を迅速化
Excel・PDF・ファイルサーバ・既存システムに散在する不具合票、検査記録、仕様書、市場品質情報を横断検索。
類似不具合の検索から原因分析、是正処置・再発防止、品質報告までを生成AIで支援します。
設計開発・品質保証・品質管理部門向け
品質保証ソリューション
製造業の品質保証・品質管理の現場で
よくある5つの課題
品質情報を「探す・比べる・まとめる」作業に時間を取られ、本来注力すべき原因分析や再発防止・改善活動に十分な時間を使えていないケースがあります。
1
過去の不具合・品質情報を
すぐに探せない
不具合票・仕様書・検査記録などがファイルサーバやデータベースなどに分散し、必要な情報を探し出すまでに時間がかかる
2
類似不具合や過去の対策を
活かせない
表現や分類の違いから類似事例を見つけにくく、過去の原因や有効だった是正処置・再発防止策が十分に再利用されていない
3
部門をまたいだ品質情報の
共有が進まない
設計・製造・品質など部門ごとに情報が管理され、原因や対策の共有、他製品・他工程への横展開が進まない
4
品質会議・不具合報告書の
作成に時間がかかる
複数の資料から必要な情報を集め、転記・整理・集計する作業が多く、会議や報告書の準備に時間を取られる
5
原因分析や判断が
ベテランに依存する
過去事例の検索や原因の見極めが経験者の知識・経験に頼りやすく、品質ナレッジの継承や判断の標準化が難しい
Mµgenなら、散在する品質データを
「探せる・活かせる・つなげる」組織のナレッジへ
散在する品質データをつなぎ、
現場で使える情報へ
不具合票、検査記録、規程・標準書、市場品質、設計情報など、社内に散在する品質データをMμgenでつなぎ、検索・分析・生成AI活用へ。過去不具合の検索から原因分析、情報共有、報告、ナレッジ活用までを一つの基盤で支援します。
※生成AIの回答とあわせて参照元の文書や該当箇所を確認できる設計を想定し、重要な品質判断は担当者が最終確認します。
期待できる業務改善イメージ
品質保証・品質管理の現場にある5つの課題に対し、Mμgenが情報検索・分析・共有・資料作成・ナレッジ活用を支援。
「探す・比べる・集める・まとめる」作業を減らし、原因分析や再発防止を迅速化します。
※上記の時間は業務改善のイメージ例です。実際の効果は対象業務・データ量・運用環境などにより異なります。
日々の業務効率化から、品質・組織全体の改善へ
品質データを組織のナレッジとして継続的に活用することで、日々の業務効率化にとどまらず、品質向上・生産性向上・コスト削減・組織力強化へとつなげます。
業務スピード向上
品質情報の検索・収集時間を削減し、初動対応や意思決定を迅速化
品質向上
過去の不具合・原因・対策を活用し、再発防止・未然防止を強化
生産性の向上
作業工数を削減し、原因分析や対策検討などの品質改善活動に集中
コストの削減
調査・情報収集・資料作成の工数を削減し、品質業務のコストを最適化
組織力の強化
品質ナレッジを組織資産として活用し、属人化を解消するとともに、品質対応力を向上
品質保証DXの仕組みを、
資料で詳しくご紹介
過去不具合検索、生成AIによる原因分析、品質ナレッジ活用など、Mμgenを活用した品質保証DXの仕組みと具体的活用方法をご紹介しています。
- 過去不具合を探す時間を減らしたい
- 類似事例や過去の対策をもっと活用したい
- 品質会議・報告書の作成を効率化したい
- ベテランの品質ナレッジを次世代へ継承したい
品質保証・品質管理の
5つの業務活用シーン
日常的な品質保証業務の中で、Mμgenをどのように活用できるのか。代表的な5つの業務シーンをご紹介します。
活用シーン1｜過去不具合検索・類似不具合検索
市場クレームや工程不良から、
関連する過去不具合をすぐに発見
症状、製品型式、部品、工程などを手がかりに、不具合票・検査記録・仕様書・市場品質情報などを横断検索。複数のシステムやファイルを一つずつ探す負担を減らし、品質問題発生時の調査・初動を迅速化します。
Mμgenでできること
- 不具合票・検査記録・仕様書を横断検索
- 表現の異なる類似不具合も検索
- 過去の原因・対策までまとめて確認
- 回答の根拠となった品質文書を確認
「探す時間」を減らし、原因分析・対策検討へすぐに移れる
活用シーン2｜原因分析・是正処置・再発防止
過去の類似事例から、
原因候補と有効だった対策を確認
生成AIが関連する過去不具合を整理し、共通点・相違点、原因候補、過去に実施された是正処置や再発防止策を提示。担当者が根拠情報を確認しながら、原因分析と対策検討を進められます。
Mμgenでできること
- 類似不具合を意味の近さから検索
- 複数事例に共通する原因候補を整理
- 過去に有効だった是正処置を確認
- 他製品・他工程への横展開候補を抽出
過去の知見を再利用し、原因分析・再発防止を迅速化
活用シーン3｜部門横断の品質情報共有・横展開
設計・製造・品質に分散する情報をつなぎ
組織で共有
設計、製造、品質保証など各部門が保有する品質情報を横断的に参照できる環境を構築。原因・対策・関連資料を関係者で共有し、他製品・他工程・他拠点への横展開を支援します。
Mμgenでできること
- 部門ごとに分散する品質情報を横断参照
- 原因・対策・関連資料をまとめて共有
- 必要な情報を関係者が同じ画面で確認
- 過去の対策を他製品・他工程へ横展開
部門間の情報の壁を減らし、品質対応と横展開をスムーズに
活用シーン4｜品質会議・不具合報告書作成
品質データの収集・集計・要約から、
報告資料作成まで効率化
複数の品質資料から、案件概要、発生状況、原因、対策、進捗など必要な情報を整理。不具合件数や傾向の可視化、品質会議資料や不具合報告書の下書き作成を支援します。
Mμgenでできること
- 複数資料から必要情報を自動的に集約
- 不具合件数・原因・工程別傾向を整理
- 品質傾向をグラフやダッシュボードで可視化
- 報告書・品質会議資料の下書きを作成
「集める・まとめる」工数を減らし、分析・改善活動に時間を使える
活用シーン5｜品質ナレッジ活用・未然防止
ベテランの知見や過去トラブルを
組織のナレッジとして活用
過去不具合、是正処置、FMEA、仕様書、試験報告書などに蓄積された知見を検索・再利用。原因分析の判断材料として活用するとともに、FMEAや設計レビューへフィードバックし、次の不具合の未然防止につなげます。
Mμgenでできること
- 過去の判断根拠・対応履歴を検索
- ベテランの知見を組織のナレッジとして蓄積
- 若手・新任担当者も過去知見を参照
- FMEA・設計レビューへ過去トラブルを展開
- 再発防止策を次の設計・工程へフィードバック
属人化を抑え、判断の標準化・技術継承・未然防止を強化
品質保証DXにMμgenが選ばれる５つの理由
既存データの活用から生成AI、根拠確認、部門展開、スモールスタートまで。Mμgenが品質保証DXの実現を支える5つの特長をご紹介します。
1
仮想データ統合で既存データを活用
Excel・PDF・ファイルサーバ・既存システムを活用
2
検索と生成AIを
一つの基盤で
検索・比較・要約・分析・報告まで連携
3
生成AIの
回答根拠を確認
参照した品質文書・該当箇所を確認して判断
4
品質保証から設計・製造へ展開
過去不具合をFMEA・設計レビュー・未然防止へ活用
5
1部門1テーマからスモールスタート
全面刷新ではなく効果が見えやすい業務からスタート
散在する品質データを、
次の品質改善につながる
「組織の知識」へ
過去不具合検索、生成AIによる原因分析、品質ナレッジ活用など、Mμgenを活用した品質保証DXの仕組みと具体的活用方法をご紹介しています。
- 過去不具合を探す時間を減らしたい
- 類似事例や過去の対策をもっと活用したい
- 品質会議・報告書の作成を効率化したい
- ベテランの品質ナレッジを次世代へ継承したい
製造業における品質・データ活用事例
市場品質情報の共有・早期発見・迅速な対応
トヨタ自動車株式会社様
グローバル化に伴う情報共有の課題に対し、問題点の早期発見と情報解析を強化。市場情報へ迅速に対応できる体制づくりを推進。
製品ライフサイクル全体の品質改善・部門連携
東芝インフラシステムズ株式会社様
企画・設計・生産・調達から保証・保守まで、製品ライフサイクル全体を対象に、部門横断で品質改善とコスト低減を推進。
散在データの統合・可視化・意思決定の迅速化
ペルノックス株式会社様
分散データをつなぎ、モノと情報の流れを可視化。部門間のリアルタイム共有、意思決定の迅速化、属人化の解消を実現。
品質データ活用と効果検証
現在お持ちのデータと実際の業務フローをもとに、「現場で使えるか」「どの程度の効果が期待できるか」を確認します。
品質課題を整理
過去不具合検索、原因分析、報告書作成など、時間がかかる業務や課題を整理します
対象データを選定
不具合票・検査記録・仕様書など、検証に利用するデータと範囲を確認します
業務に合わせてデモ
実際の利用シーンを想定し、検索質問、AI回答、根拠確認などの利用イメージを確認します
PoCで効果を検証
検索時間、回答品質、資料作成時間などを評価し、本格展開の可否を検討します
よくある質問
散在する品質データを、
次の品質改善へ
過去不具合検索、生成AIによる原因分析、品質ナレッジ活用など、Mμgenを活用した品質保証DXの仕組みと具体的活用方法をご紹介しています。
- 過去不具合を探す時間を減らしたい
- 類似事例や過去の対策をもっと活用したい
- 品質会議・報告書の作成を効率化したい
- ベテランの品質ナレッジを次世代へ継承したい
発生した不具合を
次の設計・工程の未然防止へ
品質保証DXの目的は、過去の情報を検索しやすくすることだけではありません。
市場クレームや工程不良から得られた原因・是正処置・再発防止の知見を組織の品質ナレッジとして蓄積し、次の製品・設計・工程へ活かすことが重要です。
このサイクルを継続的に回すことで、品質問題への対応だけでなく、未然防止につながる品質データ活用を目指します。
ソリューション
バリューチェーン
マネジメント
本社・工場・開発拠点や、複数の工程で発生する全てのデータを、開発・生産・品質・経営、それぞれのニーズや業務にあわせて簡単に分析・活用することができ、バリューチェーンマネジメントの可視化を実現し、品質向上サイクルと迅速な意思決定を支援します。
FMEA
（故障モード影響解析）
品質リスクを未然に防ぐ手法のFMEAは、初期作成に時間がかかる・更新が属人化する・過去の知見が活かされない等があり、この解決のために、設計・品質データを仮想統合し、生成AIを活用してFMEAの作成・更新・活用を効率化するアプローチを支援します。