データとAIで実現するリアルタイム品質管理

Hapo QC Hubは全工場の品質データを収集・標準化・分析。異常の早期発見、適切なアラート配信、統計的工程管理(SPC)に基づく意思決定を支援します。

本日の不良率

6.2%

アラート:機械 M07 が閾値超過

管理図 — 生地幅 (WIDTH)

Haposoft 開発 — 日本およびグローバル企業向けソフトウェアパートナー。

AWS Select Tier PartnerISO 9001:2015ISO 27001200+ エンジニア

品質データが分散し、対応が遅れていませんか?

検査データがメールや多数のExcelに分散し、集計が困難。

不良発見が遅れ、気づいた時には既にロットが通過済み。

工程が規格からずれていることを示す管理図(SPC)がない。

アラートが適切な担当者に届かず、対応状況も追跡できない。

品質管理の全サイクルを一つのプラットフォームで

収集と標準化

Web入力またはExcelインポート。マスタ連携と即時バリデーション。

分析とSPC

管理図、Cp/Cpk、不良/機械TOP。シフト・工場比較をリアルタイム表示。

階層型アラート

閾値超過を自動検知し、適切な階層へ通知。対応状況を追跡。

自動レポート + AI

定期レポートにAIコメント。自然言語問い合わせ、Excel/PDF出力。

4ステップで運用

データ入力から意思決定まで — 一つのプラットフォームで連続したワークフロー。

1

データ入力

工場からの検査票 — Web入力または標準テンプレートのExcelインポート。

2

分析とSPC

機械・特性・生地タイプ別にダッシュボードと管理図を自動更新。

3

アラート

閾値超過や管理限界外の際、適切な階層へ通知。

4

レポートと意思決定

AIコメント付きPDFレポートでデータに基づく意思決定を支援。

感覚ではなく統計で工程を管理

I-MR管理図、特性×生地タイプ別Cp/Cpk、統計ルールによる管理限界外の自動検出 — 不良拡大前に工場が対応できます。

  • 機械・特性別 I-MR 管理図
  • UCL / LCL と管理限界外ポイントの強調表示
  • 工程能力分析 Cp/Cpk

サンプル — 生地幅 M07

AIが意思決定を支援

レポートコメント自動生成

KPIを集約し、日次/週次/月次レポートのコメントをAIが作成。

データチャット

「今週、不良率が最も高い工場は?」— 集約データに基づき回答。

原因調査の提案

不良TOPと機械を分析し、調査すべきポイントを提案。

データに質問 (AI)

今週、不良率が最も高い工場はどこですか?
直近7日間、工場 PX3 の不良率が最も高い(約7.2%)。要注意機械:M07(WIDTH が徐々にずれ)。乾燥工程と生地幅の調整を確認してください。

期待できる効果

異常の早期発見により、不良品のライン通過を削減。

データ標準化により、メール/Excelからの手作業集計を廃止。

機械/チーム/シフト/工場単位の可視化と責任の明確化。

データとSPCに基づく改善意思決定。

御社のデータで Hapo QC Hub をご覧になりますか?

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