『製造工程ごとの“わずかな寸法ズレ・歪み”を見逃し、手戻り多発…その原因、特定できていますか？』というテーマのウェビナーを開催
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78/100
N1 コンテンツ完全性
8
AI サマリー（NQ 加工済み）
マジセミが「クラウド分析基盤の課金構造、分析するたびに費用が膨らんでいませんか？」ウェビナーを開催。データ加工・コピーに頼らず、コストを抑えリアルタイム分析・AI活用可能な基盤構築法を解説。
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よくある質問
- Q: 製造現場で不具合の原因特定が困難になり、手戻りや再作業が発生する原因は何ですか？
- A: 各製造工程で発生するわずかな寸法ズレや歪みの変化がデータとして記録されていないためです。
- Q: 経験や勘に依存した属人的な検査体制は、どのような問題を引き起こしますか？
- A: 判断基準が個人に依存するため、微細な変化が定量的に蓄積されず、不具合の発生箇所を正確に追えなくなります。
- Q: 本ウェビナーで紹介される、各工程における変化を可視化するための具体的な手法は何ですか？
- A: 3Dスキャナーを活用して製造物の形状を高精度にデータ化し、工程ごとに測定・記録を行う手法です。
- Q: 3Dスキャナーの測定データを蓄積していくことで、どのような品質管理への転換が支援されますか？
- A: 品質標準化やトレーサビリティの確保、将来的なAI活用まで見据えたデータドリブンな品質管理への転換です。
- Q: 本ウェビナーを主催・共催している企業、および協力している企業はどこですか？
- A: アメテック株式会社ファロー・クレアフォーム事業部が主催・共催し、株式会社オープンソース活用研究所とマジセミ株式会社が協力しています。