スピンオフ＃４ SFIをMI領域に拡張するとしたら──PIの土...
SFIをMI領域に拡張するなら、PIモードの隣に別棟を建てる。共通エンジンと、変えるべき3つのポイントを書きます。
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スピンオフ＃３ MIとPIは、別部門の別の挑戦──SFIは、そ...
新しい扉を開こうとする技術者に、重厚な道具はいらない。SFIが目指す「軽くて安い道具」という思想を書きます。
スピンオフ＃２ 「はずれを出さないAI」で、いいと思っています...
発見ではなく、はずれを出さない安心感を売る。SFIが日本の量産現場に向き合うための、地味だが譲れない設計思想を書きます。
スピンオフ＃１ 「MI」と「PI」──同じAIブームの中で、実...
「MI」と「PI」をごっちゃにしたまま話を進めると、たぶん事故る。日本の製造業が本当に立つべき土俵を、用語の整理から解きほぐします。
生成AIがあればSFIは必要ない⁉ Tech＃12
生成AIの登場で、従来の解析はもう不要なのか。再現可能な予測、波形の特徴抽出、条件の逆算、超高速監視、統計的な変数選別――生成AIでは埋められない5...
「同じ条件」なのに、なぜバラつく── 揃えているつもりの...
「揃えている条件」は、本当に揃っているのか。前工程・未管理変数・時間ドリフト・波形の粒度――設定値の裏に潜むズレを、5つの角度から解きほぐす記事です...
ROIは『書けない』のではなく『網羅しきれない』──生成AIで...
費用対効果は当然、意識されています。ただ、一人で網羅しきるには認知の限界があります。
属人化は消せない──『勘』は観測可能なデータに翻訳せよ Te...
職人の勘は精神論ではなく、まだ計測されていない高密度データです。
Excelは悪くない、酷使が悪い──『秘伝のタレ化』したマクロ...
Excelは最高の作業台であって、工場の頭脳ではありません。
工場はクラウド一択で回らない──『空白のエッジ層』を、誰が埋め...
Edgecrossが去ったいま、エッジ層の主役は誰が担うのかという問いだけが残りました。
優良工場ほど画像AIが入らない──ゲリラ戦法の引き出しは、すで...
不良画像が集まらない工場こそ、画像AIの入れ方が試されます。
日本のDXは『目的』を見失っている──TEEPとOEEを動かさ...
労務費削減DXに満足していませんか。利益の本丸は、生産プロセスそのものにあります。
『うちの測定値と合わない』で引き下がるFA営業へ──GRRを『...
GRRは万能の味方ではありません。しかし、考え方と位置づけを理解すれば、最強の土俵になります。
測定機を売っているのに、工場の品質管理を知らない──FA営業が...
スペック自慢の奥に、工場の品質管理の地図が描けていますか。
工場の神経はPLCに宿る──レガシー設備を活かす最短ルートはP...
後付けセンサを増やす前に、装置の頭脳であるPLCの中身をもう一度覗いてみませんか。
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