Manufacturing
制造现场的“经验与调度”，是否过度依赖人？
检查的标准、工人的技艺、设备的保全、库存的判断——当现场的经验集中在个人身上，卡住的理由便会越来越多。Cor. 会配合现场课题，陪伴你迈出下一步。
01 / 常见课题
在制造现场，常听到的“卡住的理由”。
目视检查的属人化，以及因检查员而异的“质量标准参差”导致的不良品流出风险
产品的划伤或毛刺判定依赖个人感觉，标准难以在手册中同步统一的现实
熟练工老龄化・离职导致的“加工经验・工匠技艺”断层与年轻人培养滞后
焊接、切削等凭感觉的技能未被语言化，也抽不出时间做 OJT 的结构
设备突发故障导致的“产线停止（大停机）”，以及事后维修带来的巨额修理费用
陷入坏了再修的运用，难以捕捉机器细微异响或振动等征兆的风险
在过剩库存与缺货风险的夹击下，“合理库存”判断之难
预判物料涨价或采购延误的销售侧与管理侧的对立，以及需求预测的属人化
02 / Cor. 的同行
Cor. 会这样同行。
针对每个课题，我们会组合 AI 受托开发・AI 顾问・本地 LLM・Grift 一起推进。不做断言，而是珍视贴合现场课题的同行。
- AI 受托开发
帮你把目视检查的标准，整理成现场可用的形式
整理检查标准与样本图像，一起推进抑制判定参差的机制建设。以最终判断由人来做为前提，力求减轻初步筛查的负担。
- 本地 LLM・安全 AI
加工经验的语言化，与让年轻人能调取的环境建设
把熟练工的作业记录与步骤整理成便于 AI 学习的形式。在不将现场机密外泄的前提下，协助搭建年轻人产生疑问时能调取组织知识的机制。
- AI 受托开发
从设备数据捕捉征兆的机制探讨
从异响、振动、运转日志等现场可获取的数据中，一起推进能尽早察觉异常迹象的机制建设。分阶段支持从事后维修向预防维修的过渡。
- AI 顾问・AI 培训
把库存・需求的判断，从属人化中抽离出来
整理销售・管理・现场的信息，陪伴打造可共享合理库存判断依据的状态。从需求预测的前提梳理，到工具选型・导入的推进方式，一起思考。
先从机密数据 AI 应用的推进方式开始整理吧。
结合行业约束，一起理清从何处着手。也可通过 Grift 了解估算依据的整理方式。
Grift 结果为咨询前的参考报价。正式金额与工期在确认需求后确定。