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現状と課題

検査工程におけるOK/NG判定が検査担当者の判断に左右される部分が大きい。
工程内の各装置から様々なログデータが吐き出されているが有効活用されていない。
＜課題＞
①検査機、実装機のデータを活用し、不良原因分析や異常予知を行いたい
②最終検査機のデータを活用し、不良原因分析や検査機の精度向上による目視検査の
　効率化を行いたい
③目視検査による不良判定記録を分析し、最終検査機の精度を向上したい

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解決手段

各設備のログデータ（実測値、OK・NG判定データ）をIoTの技術を使いリアルタイムにクラウドへ自動累積する。累積されたデータを、「ものづくりIoTスタータキット」の統計分析機能（クラスタ分析、回帰分析、予測分析）を活用してデータの見える化を行い、各装置の精度向上と検査結果のフィードバックの迅速化を行う。

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目指す姿

異常の早期発見
　・異常発生前に検知できる
　・検査担当者の判断に左右されない
設備故障による不良発生の予知ができる
蓄積されたデータ分析により不良原因のトレースができる
検査機の精度向上により生産性が上がる

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