「今、急ぎは？」が通じた
会社の注文と稼働状況を、AIに言葉で聞けるようになった
工場の注文、稼働、在庫を、社内ネットワーク内でAIに言葉で聞けるようにした。特急は人が付けた印をもとに答える。朝の自動報告や見守り、社外からの利用は今後の構想。
稼働と数字
公開実験ノート
実験記録
M-LABOが自社工場で作り、試し、使いながら得た記録です。完成した機能だけでなく、失敗、改善中の問題、まだ測れていないことも含みます。
26件の記録
たった0.000007秒
プレス機のカウントが変。信号を事務所に送って測った
ESP32で記録するプレス機のショット数が合わず、信号を事務所へ送り測定。約0.3秒続く加工信号と最短7マイクロ秒の短い変動を比べ、LOWが50ミリ秒続いたときだけ数える方式へ変更しました。
稼働と数字
そのひと手間で選ばれない
領収書を分けてもらえず、現品表を書こうと思った
自社アプリがあっても、取引先指定の現品表を作ることにした。領収書を分けてもらえなかった経験から、効率だけでなく、次も選んでもらうために残す手間を考えた。繰り返す入力はアプリで楽にする構想も記録。
現場で使う
1,500−500の使い道
生産管理を作ったのに、在庫はぼくが見に行っていた
納品書待ち画面の注文500個と生産1,500個。その差から、現場で確認していた在庫を生産管理へつなぐ改修に気づいた記録。
生産・金型・工程
社内LANでもHTTPS？
社内LANのWebアプリで、マイクが使えなかった
外には公開しない。それでも、ブラウザでマイクを使うにはHTTPSが必要だった。
現場で使う
翻訳前に、意味が変わった
「加工忘れ」と話したのに、文字には「書き忘れ」と出た
「加工忘れ」が「書き忘れ」になれば、翻訳自体が正しくても現場へは違う意味が伝わる。認識された日本語を修正すると、ベトナム語訳も自動で更新する工場用翻訳画面の記録。
現場で使う
「ダレ」を、ダレと聞き取れるか？
工場用の翻訳アプリを作り始めた、「バリ」「ダレ」を毎回同じ言葉にする。
工場の騒音で音声通訳が聞こえず、「ダレ」が「誰」と認識された。原文と訳文を同じ画面へ残し、現場の言葉を毎回同じように伝える翻訳Webアプリを作り始めた記録。
現場で使う
AI化の前にやるべきこと
ぼくの仕事は、大仕事より小さな雑用で埋まっていく
Excelで転記、複製、端数計算を担っていた現品表作成をWebアプリへ移した。本人が使う入力画面と端数を含むPDFプレビューから、AI化の前に仕事のルールを形にする判断を記録します。
現場で使う
通訳なしでは伝わらなかった
「どうしても守ってほしい」を、日本語だけで伝えるのは無理があると思った
「それなりに日本語を話せます」と聞いていた新入社員候補との面接で、込み入った話には通訳が必要だった。安全と品質で守ることを、30項目の日越対応HTMLにして、働き始めてから検証する準備の記録。
現場で使う
終わる時刻が見える
2万個のロットが、急に終わる
金型の段取り担当者にとって、数日かかるロットが突然終わったように見える。既存の加工データから終了予定時刻を計算し、早く終わる順に並べる画面を作った。次の段取りを先回りするための判断材料にする。
生産・金型・工程
ロットが二つに割れた
1か月先の注文を選んだら、1つのロットが二つに割れた
同じ製品の1か月先のロットを選び、1・2工程目が別ロットに分かれた。禁止ではなく警告と復旧を選んだ修正の記録。
生産・金型・工程
AIがNode-REDまで直す
Xへの投稿は、開発時間を奪うと思っていた
MacからAIへ指示すると、Synology NAS上のNode-REDとLinux上のWebアプリの両方へ修正が入る。X投稿を締切と壁打ちに変え、一人で進める複数の開発が少し前へ進みやすくなったという、本人の未計測の実感を記録します。
現場で使う