AIを組み込むことで多変量データの複合的な異常検知・Shap値など説明可能AIによる影響因子の特定・LLMが保全履歴・設計仕様を参照して是正措置を自動提案することが可能になります。Phase1はデータのデジタル化、Phase2は異常検知モデル構築、Phase3は根本原因分析・是正提案機能の追加という3段階で進めます。
統計的工程管理（SPC）と機械学習の融合で実現する次世代品質管理の仕組みと導入方法を解説。
AIを組み込むことで多変量データの複合的な異常検知・Shap値など説明可能AIによる影響因子の特定・LLMが保全履歴・設計仕様を参照して是正措置を自動提案することが可能になります。Phase1はデータのデジタル化、Phase2は異常検知モデル構築、Phase3は根本原因分析・是正提案機能の追加という3段階で進めます。