IoT・AIを活用した品質管理体制と組織マネジメントのポイント

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大手自動車部品メーカーのリコールから始まり、2017年後半からの相次ぐ検査不正問題、製造不良による事故の発生により日本の製造業の高品質なブランド意識が低下しています。これまでの日本の製造業の品質保証はどう行われて来たのか、品質保証における問題は何か?問題解決の方策について日本の品質保証を支えるTQM、QCサークル、ISOの規格類及びQFD等の手法、IT/IoT/AIの技術活用、組織マネジメントのポイントについて取り上げていきます。

  1. 最近の主な日本の品質問題
    • 市場クレーム
    • 重大インシデント
    • 検査不正問題
  2. 日本の製造業の品質保証における問題と解決の方向性
    • 当り前品質+魅力品質
  3. 品質保証における設計品質、製造品質のあるべき姿と仕組み構築のステップ
  4. 現状可視化の手法
    • 物と情報の流れ
    • 良品条件抽出
  5. 良品条件可視化による製造品質の強化
    • IoT
    • 画像処理
    • AI活用
  6. 品質機能展開による設計品質の強化
    • 手法ポイントと製品開発データベース構造
  7. 品質保証の組織運営の課題解決とは?
    • TQM
    • QCサークル運営ポイント
  8. 品質保証あるべき姿実現の効果
    • 設計品質、製造品質、組織連携強化の定量/定性効果

会場

株式会社 技術情報協会
141-0031 東京都 品川区 西五反田2-29-5
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