市場の修理データをExcelで手作業集計しており、不具合の兆候に気づくのがいつも後手になっている
修理データを自動取り込み・可視化し、不具合の増減をAIで予測する品質分析システム
別システムから出力される修理データのExcelファイルを自動取り込み・加工し、品質管理グラフとしてリアルタイムに可視化する分析システムを構築します。担当者が手作業でデータを確認・加工する工程をなくし、1日1回の自動連携で常に最新の不具合発生状況を把握できる環境を整えます。将来的にはAI・機械学習を活用して不具合が増加傾向にあるか収束に向かっているかを予測する機能を段階的に実装。インフラ・言語の選定から要件定義まで、知見がない状態からでも一緒に整理しながら進められます。
解決できる課題
課題
修理データが別システムからExcelで出力されるたびに、担当者が手作業で確認・加工しており、分析に着手するまでに時間がかかりすぎる
解決アプローチ
Excelファイルの取り込みから項目の自動加工・フォーマット変換までをシステムが処理。担当者はデータの整形作業から解放され、分析・判断に集中できます
課題
不具合の傾向を把握しようとしても、データがバラバラで全体像がグラフや数字で見えない
解決アプローチ
品質管理に特化したダッシュボードとグラフ表示を実装。不具合の発生件数・傾向・製品別の状況を一画面でリアルタイムに確認できます
課題
不具合が増えているサインに気づくのが遅く、対策が後追いになってしまう
解決アプローチ
蓄積された修理データをもとにAI・機械学習で不具合の増減トレンドを予測する機能を段階的に実装。兆候を早期に検知して先手を打てるようにします
課題
クラウドかオンプレか、何の言語で作るべきか、社内に判断できる人間がいない
解決アプローチ
データ量・セキュリティ要件・運用コストを整理した上でインフラ・技術構成を提案。要件が固まっていない段階から一緒に設計を進めます