条件出しの属人化対策に。加工条件を選んだ理由を残す。
生産技術の条件出しで、設定値は残っていても、どの結果を見て採用したかは経験者しか分からないことがあります。加工条件の判断が集中する業務の属人化対策として、試行と相談の経緯をチームへ残します。RELAY（リレイ）は、生産技術と製造の担当者が条件出しで交わすチャットから、試した条件・確認した結果・採用した設定の理由をAIで整理します。類似品の立ち上げや担当者交代の際に、過去の設定値と判断の背景をあわせて確認できます。現在の工程条件との違いを人が確かめ、今回の条件出しを検討する材料にできます。 【カタログで活用イメージを確認】 関連カタログ「RELAY製造業ユースケース集_生産技術」をダウンロードして、RELAYの活用イメージをご覧ください。
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基本情報
【属人化対策で扱う情報】 対象は生産技術と製造の担当者が条件出しで交わすチャットです。AIが試した条件・確認した結果・採用した設定の理由を整理します。元の発言・文脈・当時の条件を担当者が確認し、次の相談や業務の判断に使える知識として蓄積・共有します。
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用途／実績例
【活用イメージ 属人化対策】 切削加工で送り速度を調整し、加工面の状態と加工時間を比較した場面。試した値、測定や観察の結果、最終的な設定を選んだ理由を残します。別の担当者が類似品を立ち上げる際にも、材料や治具などの条件を確かめながら、前回の検討を参考にできます。品質と作業の両面で確認した内容を引き継げます。
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企業情報
DataThink合同会社は、製造現場の会話とデータを、次の判断に使える知識へ変える会社です。 中心となるサービス「RELAY（リレイ）」は、人同士のチャットにAIが加わり、相談や申し送りに含まれる判断の理由・背景・条件を整理。人が確認した知識を蓄積し、次の相談で過去の判断や根拠を参照できる仕組みをつくります。 代表の猪股は、アルミダイカスト・金型設計・CAE解析・品質管理など、製造現場で約17年の実務経験があります。現場の仕事を理解したうえで、AI活用診断、データ整理・データベース構築、業務に合わせたシステム設計・開発まで支援します。 一人の経験を会社の知識に変え、技術継承と日々の業務改善につなげます。
