-検査データから不良要因を特定し、工程改善につなげる方法-
【製造業向け/参加無料】AI外観検査は「検知して終わり」じゃない 検査データから不良要因を特定し、工程改善につなげる方法 製造現場では、人手不足や技能継承、目視検査のばらつきなど、検査工程にさまざまな課題があります。 こうした課題への対応としてAI外観検査の活用が進んでいますが、AIで良品・不良品を判定するだけでは、工程改善にはつながりません。 重要なのは、検査データを蓄積・分析し、 「いつ・どこで・なぜ不良が起きているのか」 を明らかにすることです。 本セミナーでは、AI外観検査の基本から、検査データを活用した不良原因の分析、前工程の改善や再発防止につなげる方法まで、具体例を交えてご紹介します。 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
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企業情報
Trust株式会社は、テクノロジーとコミュニティで金融の未来を創るプロ集団です。東京都中央区を拠点とし、AI・データ活用とITコンサルティングで金融機関のDXに伴走しています。自社開発の生成AIプロダクト提供やデータ分析組織（CoE）の構築など、先端技術による支援を一貫してリードし、金融業界の変革を目指します。
