製造業

前回は、介護ロボットの品質管理を、品質保証体系という枠組みで考えました。 人に直接関わる介護ロボットでは、品質問題が安全事故につながる可能性があります。そのため、問題が発生してから対応するのではなく、開発の上流段階でリスクを洗い出し、影響を小さくする未然防止の考え方が重要になります。 今回は、介護ロボットの品質を上流でどのように作り込むかという観点から、設計レビュー（DR）、FMEA、シナリオ検証、市場ログ、ヒヤリハットについて考えます。 介護ロボットの未然防止では、あらかじめ想定できるリスクをFMEAで整理するだけでは不十分です。想定から漏れた現実を、シナリオ検証、行動ログ、ヒヤリハットによ…

前回は、介護ロボットを「人に直接関わるフィジカルAI」の代表例として取り上げ、品質管理の観点からどのように扱うかを考えました。 介護ロボットの品質管理を実現するためには、個別の技術や部品の品質を見るだけでは不十分です。企画、設計、製造、使用、市場品質までをつなげ、品質保証体系として考えることが重要です。 介護ロボットの品質保証体系では、従来の企画・設計・製造・使用・市場品質の流れに加えて、AIの判断、ロボットの行動、人の介入、使用現場での記録、更新後の変化までを一つの流れとして管理する必要があります。 従来の品質管理で品質保証体系が果たす役割 品質保証体系は、企画、設計、製造、使用、市場品質ま…

AI画像 残業（製造業）作り方 プロンプト<ChatGpt/Gemini> AI画像 残業（製造業）作り方 プロンプト<ChatGpt/Gemini> 製造業の現場における夜遅くの風景や、ひたむきに働く姿をテーマにしたリアルなビジュアルを形にするためには、AI画像生成ツールへの的確な指示出しが欠かせません。ここでは、製造業における残業シーンをリアルかつ魅力的に表現するための手法と、そのままコピーして活用できる実用的なプロンプトを詳しく解説します。 製造業における残業シーンのビジュアル制作のポイント 工場や作業現場での夜間作業を描写する際、単に暗い空間を描くだけでは臨場感が伝わりません。機械の隙…

実践編のタイトル画像は、筆者が場面や登場人物、構図を指定し、生成AI（ChatGPT）を用いて作成しました。 前回の12回のブログでは、自動運転車を事例の中心にして、フィジカルAI時代の品質管理について論じました。 自動運転車では、周囲環境を認識し、進行・停止・回避を判断しながら、安全に目的地へ到達することが、品質管理上の重要な課題でした。 今回のブログでは、全10回を予定し、「人に直接関わるフィジカルAI」の代表例として、介護ロボットを主な事例に取り上げます。フィジカルAIの現場で品質を問い、品質を作り込むための手掛かりを示す実践編としたいと考えています。 介護ロボットの品質は、ロボット単体…

www.nhk.jp TL; DR 量産金型を Go するか否かをきちんと議論し, なし崩しで開発が進まない様子は良かった 新興メーカの「開発スピードやコスト」と, ネジのフランジ厚みで変わるような「乗り心地や走りの性能」の二兎を追ってはいないか? 数を追わない 豊田さんが社長になり, トヨタが赤字決算となる中, 豊田さんは「数 (販売台数) を追わない」こととした. 社長が数値目標を設定すると, 是が非でもそれを達成しようとする. でも数の目標を達成するだけではダメだということだったのだろう. この辺りは, 個人的に学ぶポイントが多かった. アメリカでのリコール リコールの話題が取り上げられ…

前回の記事では、40歳で始めた転職活動の現実についてお話ししました。 実際に転職活動を始めてみると、「40歳だから転職は無理」というわけではありませんでした。 一方で、面接を重ねる中で気付いたことがあります。 それは、転職は内定をもらうことがゴールではないということです。 本当に大切なのは、「この会社で長く働けるか」を見極めることでした。 転職理由を思い出した 転職活動を始めた頃は、とにかく内定をもらうことだけを考えていました。 しかし、面接を受けるたびに、「なぜ転職を決意したのか」を思い返すようになりました。 現在の会社では、相性の悪い上司のもとで働いており、この状況が変わらない限り、再び管…

前回の記事では、私が40歳で転職を決意した理由についてお話ししました。 職場環境の変化、工場の子会社への移管、将来への不安など、さまざまな出来事が重なり、「今しかない」と思って転職活動を始めました。 今回は、実際に40歳で転職活動を始めて感じたことを書きたいと思います。 40歳の転職は本当に厳しいのか 転職活動を始める前は、不安しかありませんでした。 ネットでは、 「40歳の転職は厳しい」「書類選考すら通らない」「未経験は難しい」 そんな情報ばかり目にしていたからです。 しかし、実際に始めてみると、思っていたほど悲観する必要はありませんでした。 現時点で約20社に応募し、5社は面接まで進みまし…