是正処置および予防処置のプロセスは、しばしば二つの問題に悩まされます。根本原因が推測されるだけで証明されず、また同じ問題が再発するのは、対策が症状にしか対処していないためです。さらに、証拠を手作業で収集しなければならないため、調査が長引くこともあります。
予測モデルは、工程パラメータ、環境測定値、過去の不具合を分析し、次に不適合が発生しそうな箇所を推定します。問題が発生した際には、AIが過去の類似ケースとグループ化し、証拠に基づいて可能性の高い原因をランク付けして提案します。その後、是正処置が実際に再発を減少させたかどうかを確認することもできます。
重要概念
AIは、故障の予測、事実に基づく根本原因のランク付け、仮定ではなくデータによる有効性の検証を通じて、是正処置を強化します。
実践例
あるモデルが、夜勤中に湿度が一定レベルを超えるとシール不良が増加することに気づき、チームは湿度管理を追加しました。その結果、システムはその後8週間にわたって欠陥数が持続的に減少したことを確認しました。
標準手順
- 1不適合とその周辺の工程データを自動的に収集します。
- 2過去の類似ケースと比較します。
- 3チームと共に可能性の高い原因のランク付けリストを確認します。
- 4選択した是正処置を実施します。
- 5システムに再発を追跡させ、有効性を検証します。
レッスンのまとめ
- ✓予測により、故障が発生する前に防止するための取り組みが進められます。
- ✓過去のケースとのパターンマッチングにより、調査が迅速化されます。
- ✓有効性の確認は、仮定ではなく測定によって行われるべきです。