過去不具合情報を水平展開するにはどうすれば良いか?生成AIを活用した情報の「ナレッジ化」について考える
生成AIのChatGPTの実力を引き出すにはどのようにしたらよいでしょうか?
そこには、プロンプトエンジニアの存在も欠かせません。
ここでは、対話型AIのChatGPTが抽出した協力工場工程監査チェックリストを紹介します。
これはもう品質管理のプロ並みの出来栄え!!
★参考記事
https://monozukuri-japan.seesaa.net/article/503472293.html
<プロンプト入力>
協力工場の工程監査用のチェックシートの作成を計画しています。
以下の条件に従ってチェック項目を列挙してください。まず、最初に対象となる工場
は、作業者が機械により自動車部品を切削加工やプレス加工などを行っています。
発注先から注文に応じて材料を購入して、その材料を加工します。
工程はいくつかあり部品の単独加工の製品、加工した、いくつかの部品を組み立てた
製品を製作しています。製作後最終検査を実施し梱包して出荷します。
QC工程図や作業指示書、取引先からの図面、機械の操作マニュアルなどがあり、これ
らを使用して作業を行います。また三次元測定機も備えており、初期ロット品は、寸法
を精密測定し、取引先に提出します。
測定記録検査記録は少なくとも3年分は保管します。ISO9000の規格に沿って品質目標
を定め品質管理を行っています。
①機械作業、②人、③材料、④方法、⑤測定、⑥作業環境、⑦機械設備の点検・保守の
観点で、この工場の工程監査を実施する項目を少なくとも各20項目づつ抽出してください。
<ChatGPTの回答>
以下のリストが出力されました。(一部のみ掲載)
若干見直しが必要ではあるものの、10分程度で痕結果が得られたことで、この後、チェッ
クシート完成までの時間が大幅に短縮されました。
★参考記事
https://monozukuri-japan.seesaa.net/article/503472293.html