健康管理システム「HM-neo」に生成AIを活用した面談記録要約機能を追加～産業医面談や保健指導の記録業務負担の軽減を実現～

健康データ一元化で情報共有促進！「従業員の健康管理をもっと簡単に」

当資料は、当社で提供している健康管理システム『HM-neo』について、 ご紹介しています。 健康管理の現場のよくある課題をはじめ、当システムのメリットや 実際の導入事例も掲載。 数多くの機能をサンプル画面を使って解説していますので、 気軽にご一読ください。 【掲載内容(一部)】 ■よくある課題 ■課題解決の方法 ■健康管理システムHM-neoとは ■メリット1.圧倒的に作業時間を削減できる ■メリット2.業務に合ったメニューで簡単に操作できる ■メリット3.従業員のセルフケアを促進できる ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• その他情報システム

従業員の健康管理をもっと簡単に！特殊健診の計画、判定、結果管理を手厚くサポート

【産業医、保健師、産業看護師の業務を支援する「個人カルテ」】産業医、保健師、産業看護師によく使われている機能 今ある業務が、システム導入後にどう変わるのか、検討をはじめた段階で デモ画面を確認しながら現行業務の内容を伺うことで、適切な運用方法をご提案します。 ◎一画面ですべてわかる「個人カルテ」 　従業員の健診結果、健康プロフィール、残業時間、業務歴、面談記録 　これらすべてを1つの画面で閲覧できる「個人カルテ」は、 　保健指導の際に面談記録画面と並べて表示させることで指導効率が向上します。 ◎一律の基準で再判定「判定支援」 　健診機関毎の判定結果はそのままに、独自の判定基準を設けて再判定が可能 　集計・分析の精度を高めます。 ◎操作性・拡張性に優れた「面談記録」 　面談コースに合わせて、面談メモや指導結果の入力画面を設定可能 　システムの運用開始時期に合わせた立ち上げに向けて、ご相談ください。 ※ 詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 ※ 健康経営(R)は、NPO法人健康経営研究会の登録商標です。

• 人事・労務

エネルギー革新における精密制御の実現 水素、燃料電池、CCUS、バイオ燃料、CNT製造。未来のエネルギーを支える 現場には、正確な流れを見守る技術があります。 ブルックスインスツルメントの流量計が、エネルギートランジションを支えます。 https://mono.ipros.com/product/detail/2001538519/

計数機・パーツカウンターとは／ パーツカウンターの精度、本当に理解していますか？「識別精度」と「制御精度」を徹底解説 製造現場の責任者が知っておくべき、カウンター精度の真実 ________________________________________ 「カウンターの精度は99.8%です」 このような説明を受けたとき、あなたは正確に理解できているでしょうか？ 実は、パーツカウンターの「精度」には、**「識別精度」と「制御精度」**という2つの重要な概念が存在します。そして、この2つを理解しないまま導入すると、「カタログ値は高精度なのに、実際は思ったより精度が出ない」という事態になりかねません。 この記事では、工場の現場責任者が押さえておくべき、パーツカウンターの精度について、専門用語を使わずにわかりやすく解説します。 【この記事で分かること】 •識別精度と制御精度の違い •なぜ総合精度が下がるのか •パーツの材質による制御の難しさ •機種選定で失敗しないポイント

NEXTOPTは、2025年10月29日（水）～31日（金）にポートメッセなごやで開催される「ファクトリーイノベーションWeek 2025（生成AIワールド）」のブースA19-2に出展いたします。 当ブースでは、製造現場の課題解決に特化した「Factomate（ファクトメイト）」シリーズの実機デモンストレーションを実施いたします。 生産スケジューリング最適化AI「SHIFT」、作業分析AI「TAKT」を実際にご体験いただけます。 また、「AI導入したいが何から始めればよいかわからない」という製造業の皆様に向けたAI教育サービス・相談窓口もご案内いたします。 現場視点での実践的なAI活用方法から、導入ステップまで丁寧にサポートいたします。 さらに、AIベンダー様向けには、製造ドメイン知識の習得と数理最適化技術のコーチングサービスもご提供しております。 製造DXとAI活用の実践的なソリューションをぜひブースA19-2でご体験ください。皆様のご来場を心よりお待ちしております。

～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 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ●発刊：2025年9月29日 ●体裁：A4判 453頁 ●執筆者：59名 ●ISBN：978-4-86798-091-0 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

JOHNANは、インモールド成形の導入で直面するコスト増加や歩留まりの課題を解決する新工法「JOME (JOHNAN On Mold Electronics)」の詳細ページを公開しました。 本ページでは、JOMEが実現する以下の特長を詳しくご紹介しています。 ●品質の安定化とコスト削減 ●高い量産性 ●デザインの自由度 製品の薄型化・軽量化や、複雑なデザインへの挑戦をご検討中の企業様は、ぜひ新しいWebページをご覧ください。JOMEが、お客様の次世代のものづくりをサポートします。