品質向上したい
お悩み別 | Atfields サービス・商材紹介

品質向上を実現するために重要なのは、"品質異常の「真因」を見極めること"　"異常が起きる前に手を打てること"

"現場で回り続ける仕組みにすること"です。

私たちは、データ活用・工程理解・現場設計のノウハウを組み合わせ、

製造データを最大活用し、品質向上に向けたサービス提供から仕組み化までを支援します。

〇製品異常につながる要因をデータ解析で特定
〇異常の兆しを捉え、品質問題の発生前に対応
〇開発段階から品質を作り込み、量産トラブルを抑制
〇不良を「作らない・流さない」ための検知・制御・検査
〇高品質を安定的に再現する設備条件・工程設計

製造・検査・設備などに分散しているデータを横断的に活用し、 不良発生時の要因や傾向をデータから可視化。 経験や勘に頼らず、品質異常の原因を定量的に特定することで、 再現性のある分析と迅速な原因究明と予兆監視を実現します。【設備パラメーターの見える化・分析する】

さらに、継続的に工場で運用を回すために人材育成の支援もします。結果、大量のデータを解析し、影響度の高い工程条件やパラメータを抽出。 分析結果をもとに改善方針を明確化することで、 再発防止につながる継続的な改善サイクルを構築できます。【データサイエンティストを育成する】

設備データや工程データを常時監視し、 品質異常につながる兆候やパターンを自動で検知。 これまで見逃されていた微細な変化を捉えることで、 品質異常が発生する前にリスクを可視化します。さらに、蓄積したデータをもとに傾向分析を行い、 「いつもと違う状態」を早期に把握。 異常が顕在化する前の段階で設備停止や条件調整を行うことで、 廃棄ロス・生産ロスの発生を抑え、 安定した品質を実現します。【設備パラメーターの見える化・分析する】

製造プロセスで取得される設備データや工程データを活用し、 異常の兆候や品質への影響をリアルタイムで検知。 目視や後工程検査では見逃されがちな微小な変化も捉えることで、 重大不良の発生を未然に防ぎます。さらに、品質特性と工程条件の関係性をもとに、 「いつもと違う状態」を定量的に判断できる仕組みを構築。 全数検査に依存せずとも、限られたリソースの中で 重要な異常を確実に捉えられる管理体制を実現し、 市場不良や大規模トラブルの発生リスクを低減します。

製造条件や設備データをもとに、品質に影響を与えるパラメータや傾向を可視化し、 最適な設備条件（レシピ）をデータから導出。 経験や勘に頼らず、再現性のある条件設計により、 高品質を安定して生み出せる状態を実現します。【設備パラメーターの見える化・分析する】

さらに、開発段階から実機検証とデータ解析を組み合わせることで、 量産で品質が崩れないロバストな工程を構築。 現場にフィットした運用設計や改善活動まで含めて伴走支援することで、 開発期間の短縮と安定した品質を実現します。【データサイエンティストを育成する】

サーバーやノートPCなど汎用品から産業機器向けで使用されるキャパシタの品質向上に、データサイエンスサービスを活用

電子デバイス製造（キャパシタ）

電気自動車（EV）の普及が推進されるなか、今後も需要増が見込まれる二次電池。品質向上の為、データサイエンスサービスを活用

電子デバイス製造（二次電池）

データ活用の文化を組織全体に根付かせることを目標とした実践型研修

電子デバイス製造