製造業の生産性向上に生成AIを使ってみる 　数日かかる作業が1分で終了、しかも臨機応変に対応！

デジタル化を目指す皆さん、こんにちは！
デジタル化推進アカデミーの岩田敏彰です。

食品工場などでは、温度・湿度管理をした部屋で複数の工程を順次行うことが想定されます。このそれぞれの温度・湿度が最終製品の歩留まりや品質に与える影響を調べるために、データを集めるにはIoTを使って自動化することができます。

この時、工程の時間範囲は変わることが想定されます。このため24時間温度・湿度計測は行われますが、そこから一定範囲の時間の平均値をまとめるのは、日ごとにAVERAGE関数を使って計算することになります。これを1年分のデータとなるとめちゃくちゃ大変です。やっているうちにどこまでやってたかわからなくなるなど、ストレスもたまります。ましてそれが複数の部屋のデータ分あるので、さらに大変です。

まして時間範囲を変えて検討するとなると、事実上不可能です。

この作業を生成AIにお願いすると複数の部屋について、1年分のデータをまとめる作業を瞬時にやってくれます。

はじめに書いたようにしてAVERAGE関数でやっていると1日以上かかる作業が1分以内です！

さらにそこに歩留まりや天気の情報を付け加えて一覧表を書いてもらうこともでき、その表をもとに歩留まりと温度・湿度・季節・天気などが与える影響について、統計などの知識がなくても相関関係を調べてもらえます。

詳しくはこちらに問い合わせていただければ相談いたします。

生成AIの回答の例を示します。