AI活用によるQFD／FMEA(DRBFM)／QAネットワーク作成手順 ～顧客要求に応える設計から製造まで一貫した品質管理・品質保証体制構築～

セミナー趣旨

• QFDによる、顧客要求事項の「重要品質特性」への漏れのない変換
• DRBFMによる、「重要品質特性」を考慮した設計段階の設計ミス（抜け漏れ）防止
• QAネットワークによる、「重要品質特性」を考慮した製造工程設計段階の設計ミス（抜け漏れ）防止

これらを確実に実行すれば、市場での重大ミス発生を未然に防止することができます。
しかし、設計者の知識や経験にはばらつきがあり、設計時に重大トラブルの原因となる設計ミスや漏れを見逃すケースが後を絶ちません。またデザインレビューもうまく機能せず、潜在するミスを見逃してしまい、市場トラブルによるリコール問題に発展します。

そこで、生成AIを活用し、蓄積された過去ノウハウのデータベースやドキュメントを検索可能とすることで、過去に発生したトラブル情報や対策内容を漏れなく抽出することができるため、その情報を設計に盛り込むことでトラブルを未然に防止することが可能となります。更にQFDのアウトプットをDRBFMにも展開し、その対策内容をQAネットワークにて、製造工程での発生防止対策、流出防止対策につなげていきます。

このようにして、設計から製造まで一貫して品質管理、品質保証体制をより強固なものにすることができます。

受講対象・レベル

• 中堅設計技術者
• 製造技術者

必要な予備知識

以下の事項に関する基礎的知識や経験があると、理解が深まります。

• QFD
• FMEA
• DRBFM
• QAネットワーク
• 生成AI

習得できる知識

• 設計品質向上のための、生成AIの効果的活用技術

セミナープログラム

1. QFD、FMEA(DRBFM)、QAネットワーク

2. 生成AI活用の全体像

(1) 準備段階:データとナレッジ基盤の構築
(2) 製品企画・設計段階:QFD(品質機能展開)におけるAI活用
(3) FMEA(故障モード影響解析)におけるAI活用
(4) QAネットワークと品質組み込みにおけるAI活用
(5) 継続的な改善と品質の可視化
(6) NotebookLMの活用
(7) Geminiの活用

3. 具体的な活用手順

(1) データソースの収集と整理
(2) NotebookLMへの投入と整理
(3) 知識の抽出と体系化
(4) 知識の活用（トラブル未然防止への具体的な適用）

事例研究：生成AIを活用した品質情報ナレッジシステム

(1)「市場トラブルゼロを目指す品質情報ナレッジシステム」の体系
(2) QFD品質表
(3) 重点管理項目抽出表
(4) 新規点変更点リスト
(5) 故障モード一覧表
(6) 故障モード抽出表
(7) 新規点・変化点に注目するDRBFMの考え方
(8) QAネットワーク表の作成
(9) 管理点・点検点マトリクス表

セミナー講師

濱田 金男 氏

合同会社高崎ものづくり技術研究所 代表 
群馬ものづくり改善インストラクター 

セミナー受講料

11,000円（税込） ※ものづくりイノベーター認定者は、ランクに応じて当社主催セミナー受講料の割引が可能です。お申込み前に、お問合せフォームよりランクをご申告ください。後程、割引用のクーポンをお送りいたします。※その他クーポンとの併用不可、ご注文後の割引適用は出来ません。

受講について

【このセミナーはオンデマンドセミナーです】
ネット環境さえあれば、お好きな場所、お好きな時間に受講できます！

• 視聴期間は受講開始日より２週間です。
• タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
• 配布資料あり