「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
現場の困りごと
機械が止まっている時間、ショット数、採算、進捗など、見えなかった工場の状態を数字にする記録。
7件の記録
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。
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。
製品名も機械名も、最初は文字で直接保存していました。MariaDB上の工場用データベースは3代目になり、今では12台のプレス機から3分ごとの記録を受けています。
普段は1時間600個の仕事が400個まで落ちている。最初にかける言葉は「200個少ないです」ではなく、「大丈夫ですか」。工場の数字を、評価の結論ではなく質問の入口にする記録です。
顧客別の売上と加工時間を並べると、一番大きい取引先が売上35%に対して加工時間45%を使っていた。人手不足で仕事を返すとき、どれを返すかを数字で選んだ記録です。
プレス機から取る電源とショットの二つの信号へ、作業者と仕事の情報を重ねる。進捗、注意事項、ロットの記録、採算の材料までつながる仕組みと、現場で数字を見せる難しさの記録です。
加工者の腕の差だと思っていたものが、箱入れや段取り、機械が止まっている時間の差だった。単価6円の採算確認から始めた小さなデータベースが、金型・図面・勤怠・工程表をつなぐまでの記録です。