材料が足りないときの考え方を、次の担当者へ。
材料不足が起きるたびに、入荷見込みや納期を踏まえて調整する。その経験を後任に伝えようとしても、対応した結果だけでは考え方が伝わらないことがあります。RELAY（リレイ）は、生産管理・購買・製造の担当者同士のチャットから、確認した在庫や入荷予定、比較した対応、割り当てを決めた理由をAIで整理します。担当者が元のやり取りと当時の条件を確認し、生産管理のノウハウ継承に使う知識として共有。若手や後任者が、何から確認して誰に相談するかを考えるための具体的な材料を残せます。 【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_製造」をダウンロードして、製造現場でのRELAYの活用イメージをご覧ください。生産管理での活用を検討する際の、他部門の参考資料です。
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基本情報
【ノウハウ継承で扱う情報】 対象は、欠品や材料不足に伴う調整のチャットです。AIが確認した情報と判断理由を整理し、担当者が元の発言や条件を確認します。確認した知識を生産管理のノウハウ継承に活用し、後任者が対応の考え方を学ぶ材料として共有します。
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納期
用途／実績例
【活用イメージ ノウハウ継承】 共通材料の入荷が遅れ、手持ち分を二つの注文のどちらに割り当てるかを相談。各注文の納期、追加入荷の見込み、割り当てを決めた理由を残します。後任者は、どの情報を先に集めたかも振り返れます。別の欠品が発生した際に、今回の条件を確かめて調整するための参考になります。
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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。
