過去のトラブル対処法，関連する技術を高速検索し，トラブルに即応できる仕組みをつくる！

工場の問題解決を可能にする，
対応策を高速抽出するデータベース活用法

データベースを活用し，スマート工場の要件を満たすための術を，最新事例を交えて解説します！

※録音・録画・撮影はご遠慮下さい。

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●受講のおすすめ

●トラブルを未然に防ぎ，発生した場合に即時対応する知見の参照の仕方を解説

• 先端DX技術を使いこなす，データベース構造とは
  過去知見の活用の基盤を解説。
• 過去の知見活用と対応策データベースの現在位置
• トラブル対応の行動を強化するための過去知見の活用
  トラブル事例の即時抽出：待ってはくれないトラブル対応のために，高速で知見や事例を抽出可能にするデータベース構造とは？
• 過去事例と現状の差を把握し，安全かつ確実な対応を行う体制を構築
  エンサイクロペディア，データベースをより高速に活用する方法：AIとの連携により，気付けない過去事例を抽出する方法を解説。

●講義内容
超人手不足は，技能伝承を断絶させ，技術の空洞化を招いています。空洞化により過去の経験を参考にできなくなり，対処法があるにもかかわらず，常に初見対応という事態を発生させます。その結果，長時間の設備停止など，製造の不安定化を招くのです。さらに，対処している技能者を危険にさらしてしまう事例も増えています。
すなわち，基礎技術力が知らぬ間に徐々に低下し，最先端のことを行っているにもかかわらず，足元がゆがむ状態になっているのです。
DXやAIは，こういった課題解決のための必須ツールです。AIなどを活用するためには，適切なデータベースを構築する必要があります。そして，データベースの正しい構築の仕方や先端DX使用法の習得は，競争優位の源泉です。製造業が今後向かうべき本質的知的資産活用の基盤（データベース構造）を提示し，実際の例を交えて解説します。

●キーワード
技術技能伝承，熟練技能者，過去トラ，AI，スマートファクトリー，データベース，人材不足，暗黙知，形式知，設備トラブル，品質問題，コアコンピタンス，知見の取り出し

●受講対象者

• DXによる製造改革を模索している製造担当マネージャー
• 製造部門，生産技術部門の技術者や管理者の方およびDX戦略担当者
• 生産の安定化が課題になっている，生産技術の方
• 熟練技術者の知見や技能（スキル）の伝承のやり方が分からない，うまくいっていない方
• 同じ部署に限らず，他部署や他工場でのトラブル事例や対策の社内共有に興味のある方

●予備知識

• 特に必要ありません

●得られる知識

• 現在の先端DXの姿と，それを支えるデータベース（ベクトルデータベース）の考え方
• データレイクというデータ連携による重要ポイントの抽出
• 先端DXを用いたコストダウン，埋没コストの回収につながる考え方
• AIを用いた過去知見の検証・活用の仕方