~ 生成AIを活用した「問題見える化」(影響範囲の洗い出し)、「問題発見」(心配点の抽出)、「問題解決」(対策立案)への応用と実践のポイント ~
・従来は属人的だったDRBFMプロセスを、AIと協働することで再現性と網羅性を高めて実務の効率化に応用するための講座
・経験や勘に頼らず、AIで再現性ある問題解決力を養成し、設計段階で手戻りを削減し、品質と開発効率を向上させよう!
・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
~ 生成AIを活用した「問題見える化」(影響範囲の洗い出し)、「問題発見」(心配点の抽出)、「問題解決」(対策立案)への応用と実践のポイント ~
・従来は属人的だったDRBFMプロセスを、AIと協働することで再現性と網羅性を高めて実務の効率化に応用するための講座
・経験や勘に頼らず、AIで再現性ある問題解決力を養成し、設計段階で手戻りを削減し、品質と開発効率を向上させよう!
・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
従来は属人的だったDRBFMプロセスを、AIと協働することで再現性と網羅性を高め、効率化を実現できます。
本講座では、生成AIを活用して、DRBFMの「影響範囲の洗い出し」「心配点の抽出」「対策立案」を網羅的・効率的に実施する方法を体系的に習得できます。
AIを使って、大量の情報を効率よく分析し、複雑化する製品への対応と問題発生前の未然防止の実践に応用しましょう。
開催日時 |
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開催場所 | オンラインセミナー |
カテゴリー | オンラインセミナー、品質・生産管理・ コスト・安全 |
受講対象者 |
・製品や部品の開発、設計、品質保証などに携わる方 (自動車部品、電子機器・部品、機械製品、医療機器、その他製品関連企業の方) |
予備知識 |
・DRBFM(Design Review Based on Failure Mode)の基本的な考え方と進め方についての基礎知識があることが望ましい (※未経験の方でも、講義内で概要に触れるため参加は可能です) ・設計変更や機能変更に関わる基礎的な業務経験があると、より内容の理解が深まります *AIツールや生成AIに関する専門知識は不要ですが、「googlenotebooklm」とChatGPTなど一般AI(何れも無償版で可)をPCにインストールしてソースの入れ方と質問の出し方になじんでください。 |
修得知識 |
・生成AIを活用して、 ①DRBFMの問題見える化「影響範囲の洗い出し」 ②問題発見「心配点の抽出」 ③問題解決「対策立案」 を網羅的・効率的に実施する方法を体系的に習得できます ・従来は属人的だったDRBFMプロセスを、AIと協働することで再現性と網羅性を高める実践的なスキルが身につきます ・部門間での情報共有やデザインレビューにおける議論の質を高めるための「AIが提示するレビュー項目」の活用方法を理解できます ・本質的な未然防止活動を“形骸化”から脱却させ、組織としての設計品質向上を目指す基盤が構築できます |
プログラム |
1.生成AIを活用した「問題の見える化」とその実践ポイント ・設計変更により「何が、どこに、どのように影響するか」をAIで網羅的に洗い出します 2.生成AIを活用した「問題の発見」とその実践ポイント ・AIとマトリクス手法を用い、変更が引き起こす可能性のある故障リスクを見える化します 3.生成AIを活用した「問題の解決」とその実践ポイント ・AIを活用し、有効な対策と部門横断的なレビュー項目を提案。品質向上と再発防止を支援します。 本セミナーの導入効果 |
キーワード |
設計変更 影響分析 変更箇所 機能マトリクス 故障モード 故障リスク デザインレビュー |
タグ | AI・機械学習、品質管理、未然防止、FMEA・FTA・DRBFM |
受講料 |
一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込) |
会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日