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掃除の必要の少ないデータが低コストで大量に集められ、基本的に過去事例からのパターン認識で、現状うまく行ってない(上手く行ってるのか分からない)又は人手がかかりすぎるので、自動化で少しでも良くなればバンザイ、の業務からの導入ですねぇ でも、(もう)なかなかないんですよねぇ、そういうの
読んだ。タイトルの通り製造業での AI 活用事例集だった。よく「取り敢えず導入したい」というのを聞くけど、そうではなく実際に AI を使って「なぜ必要なのか」をまず考えてから導入検討するのが大切だね
製造業×AIの良いまとめです。
自動化効率化に目がゆきがちですが、最後の全体最適化が収益に一番効くことも多いです。
データには良い事例と悪い事例の両方混ざってるので、人間と同様AIも、良いことだけでなく、悪いことも巧くやると思います。

その為、大切になるのは 活動の良いベクトル。TPSやTOCの様に 物理的に良い指針となる 確固としたものを先に見出して、上手くそれでオペレーションできる必要は、AI時代への花道では 益々重要になって来ると思います。

整然とした 目で見る管理(真のKPI)が成り立つオペレーションは、AIにとっても学習しやすい、言い換えるとIoTデータの価値が高く、お客様第一のアプローチでAIも追従してくる事が期待できるのでは、と思ってしまいます。
「AI導入」は手段であり、目的ではありません。それを勘違いしている人が多すぎます。

まずは「何がやりたいか?」です。「AIを導入したいが、どこに入れよう」などという議論は論外です。

自分で自分が達成したいことを明確に持っていない人にとっては、AIだけでなく、どんなによい技術も何の役にも立ちません。

※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません
アイブンもね
https://aiboom.net/