品質管理におけるQC7つ道具と生成AIの融合セミナー

製造業における品質管理は、お客様の信頼を獲得し維持するための基盤です。長年にわたり、QC7つ道具は製造現場での問題解決に貢献してきましたが、近年の生成AI技術の急速な発展により、この伝統的な手法をさらに強化・拡張する新たな可能性が生まれています。 　本セミナーでは、タブレット端末のUSB – Cコネクタのアライメント問題解決のケーススタディを通じて、QC7つ道具と生成AIの融合がもたらす相乗効果を具体的に解説します。
コネクタの位置ずれ、傾き、高さ不良といった精密組立をケーススタディとし、生成AIを使ったデータ分析の効率化、新たな視点からの問題把握、より創造的な解決策の立案そして効果的な標準化と定着化まで、更に、生成AIを使いPDCAサイクル全体を通じた実践的アプローチを学んでいただけます。 　製造現場の課題に直面するすべての方々に、明日から使える生成AIを使った品質管理具の具体的なノウハウをお持ち帰りいただける内容となっています。

1. 品質管理の基礎とQC7つ道具の概要
   1. 品質管理の歴史と重要性
   2. QC7つ道具の基本的な使い方と活用場面
2. 生成AIの基礎知識と製造業における活用可能性
   1. 生成AIの基本的なメカニズムと特徴
   2. 製造業における生成AI活用の現状と可能性
3. PDCAサイクルとQC7つ道具・生成AIの連携
   1. Plan段階における生成AIとQC手法の統合
   2. Do段階における生成AIを使った実施と記録の効率化
   3. Check段階における生成AIを使った高度な分析と評価
   4. Act段階における生成AIを使った標準化と継続的改善
4. QC7つ道具と生成AIの相乗効果を高める実践テクニック
   1. 効果的なプロンプト設計の基礎
   2. 各QC手法に適した生成AI活用方法
   3. データ可視化と分析結果の解釈支援
   4. 生成AIを活用した改善案の創出と評価
5. ケーススタディ:USB-Cコネクタのアライメント問題改善プロジェクト
   1. 問題の背景:コネクタ位置ずれ、傾き、高さ不良の影響
   2. 現状把握:パレート図による優先アライメント課題の特定
   3. 要因分析:特性要因図と生成AIによるアライメント不良要因の解明
   4. 対策立案:生成AIを活用した効果的な改善策の創出
6. 各QC手法と生成AIの組み合わせ実践
   1. パレート図と生成AIによるアライメント不良モードの優先順位付け
   2. 特性要因図と生成AIによるコネクタ実装精度要因の体系的分析
   3. アライメント測定用チェックシートと管理図の設計と運用
7. アライメント精度向上のための生成AIを使ったデータ分析と可視化テクニック
   1. ヒストグラムと散布図によるコネクタ位置精度の分布分析
   2. 生成AIを活用したアライメント不良の相関要因分析
   3. 3D可視化技術とレポート自動生成による改善活動の高度化
8. 生成AIを活用した品質改善活動の定着化と発展
   1. 生成AIによる標準化プロセスと改善サイクルの継続的モニタリング
   2. データと改善ノウハウの組織ナレッジ化と効果的な展開支援
   3. 将来展望:予測分析と異常予兆検知への生成AI活用アプローチ
9. まとめ
10. 質疑応答