AI導入の成否は「現場」にあります。本カテゴリでは、石油・化学プラントから機械加工まで、30業種40年のキャリアを持つ鏡孝正が、製造現場におけるAI活用の成功事例を深掘りします。外観検査の自動化、設備の予知保全、Difyによるナレッジ共有など、抽象的な理論ではなく「明日から使える」実践例を厳選。DX推進に悩む経営者や現場責任者へ、熟練の知恵と最新技術を融合させた変革のヒントをお届けします。
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【実例】AI異音診断はなぜ失敗するのか？プレス機メンテ「32%の壁」を突破した外科手術
「高額な予知保全AIを入れたのに、結局『マニュアルを見てください』としか言わない」「現場の職人は、AIのアラートを無視して自分の耳で判断している」 プレス機や回転機器の「異音診断」において、このような失敗事例が後を絶ちません。なぜ、最新のAIを... -
製造業AI活用の「成功の裏側」｜ベテランが教える、導入前に絶対必要な“業務の断捨離”
【導入】AIを入れれば現場は良くなる、という幻想 「AIを導入すれば、生産性が上がり、現場の悩みはすべて解決する」……そう考えていませんか？ 残念ながら、長年製造現場に携わってきた私の経験から言えば、その考え方で導入されたシステムの多くは、現場... -
製造現場のAI導入はなぜ失敗するのか？ベテランが教える「感情の壁」を突破する信頼構築術
「最新のAIを導入すれば、現場も喜んでくれるはずだ」 そう意気込んでプロジェクトを始めたものの、現場から「今のやり方で問題ない」「現場の苦労が分かっていない」と猛反発を受けた経験はありませんか？ 実は、研究報告書でも「現場の理解不足」はプロ... -
製造業DXを加速するDify活用術｜低コスト・短期間で「現場主導のAI」を作る方法
「AI導入には数千万円の予算と半年以上の期間が必要だ」……そう思い込んでいませんか？ 確かにこれまではそうでした。しかし、今、日本の製造現場のDXに革命を起こしているツールがあります。それが**「Dify（ディファイ）」**です。 今回は、ベテランエン...
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