DXへの道しるべ！第２回～品質管理部門のDX～（DataRobotコラム）
前回から3回にわたってDXへの道しるべと題して、様々な業務・部門のDXを推進していくためのポイントをお届けします！
前回の記事はこちら
第２回目の今回は品質管理部門のDX
～歩留まり向上、検査の省力化などにAIを活用するための第一歩、DX推進の礎となる“データプレパレーション” のイロハ～
についてお送りします！
品質管理部門における現在の状況
顧客に対して高品質な製品を提供することを求められる品質管理部門。工場内における生産体制の改善活動や製造部門に対する品質教育など、製品やサービスの品質維持や改善活動などを行っており、高品質なものづくりが強みの日本の製造業において重要な役割を担っています。
製造基盤白書（2021年版ものづくり白書）によれば、生産工程の改善や多工程を処理する技能に次いで、品質管理に関する知識・技能が重要視されています。高い品質を維持するためには、品質管理部門の高度な知識や技能が必要不可欠です。
P150
品質管理におけるデジタル技術活用の今
品質管理の現場では、設備からの情報をもとに改善活動に向けた仮説を立案し、それを実行することで、高い品質を維持するための取り組みを進めていることでしょう。
しかし、品質管理のみならず、製造業における技能人材の不足は慢性的な課題となっていることはご存じのとおりです。中堅・中小企業では…
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第三回目の次回は研究開発部門が追い求める、効率的な“最適化プロセス”を支援、機械学習の活用に“データプレパレーション”が欠かせないワケ
といった内容をお送りします！
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