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業界:その他× 業界:製造× 業界:物流× 部門:品質管理× AI機能:抽出× AI機能:画像認識×
UC-0150

製造現場で見つけた不良品を写真で見分けて、不良区分と発生工程の記録にする

現場で撮った不良品の写真を入力に、不良区分の候補と記録票の下書きを作ります。作業者は、紙の不良票に書いて後から入力することから、写真を撮って候補を選ぶことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 EC・小売 入力漏れ削減
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UC-0040

現場で撮った工事写真を仕分けして電子納品用の写真管理項目を作る

現場で撮影した工事写真を入力に、写真に写っている黒板の文字を読み取り、撮影日時と合わせて、電子納品で求められる写真管理項目の下書きを作ります。写真区分、工種、写真タイトル、撮影箇所といった項目が、1枚ずつ打ち込む前に埋まった状態になります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 品質管理 不動産・建設 入力漏れ削減
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UC-0036

設備の点検・修理の記録を音声で入力して保全台帳に残す

保全担当者が作業を終えた直後に、その場でスマートフォンへ30秒から1分ほど話します。「3号ラインの充填機、A系統のシールヒーター。温度が上がりきらない。ヒーター本体を交換。品番はH-2140、1個。作業40分。次回、隣のB系統も同じ症状が出ていないか見ておく」。これだけです。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 品質管理 宿泊・建設 入力漏れ削減
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