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不良予兆、AIが先読み

成形ラインの温度・圧力・カメラ画像などをまとめて集め、AIが不良の前ぶれを常時チェックする仕組み。
前ぶれが強まったら現場端末やチャットに通知し、速度・温度の調整や金型メンテなどの「次にやること」を提案します。

立上げ直後や品目切替で条件が不安定、経験頼みで予兆を見落としがちになります。
データ散在で原因特定が遅れ、固定しきい値は季節・材料差に対応できず過検査に。

前ぶれの段階で速度や温度を調整できるようになり、流出不良や手直しの発生を抑えられます。
また、立ち上げ時の歩留まりが安定して、廃棄コストや残業時間の削減が期待できます。