製造・品質

不具合の原因分析

AIが複数の仮説を立て、検証・棄却を繰り返しながら、原因の原因まで多段で掘り下げます。

原因分析は、仮説 → 探索ループを回す仕事

不具合の受付(症状・発生状況・ロット)から始まり、当たりが出るまでループを回します。

いまの原因分析の流れ
当たりが出るまで試行錯誤
【起点】不具合の受付症状・発生状況・ロット
1
経験と勘で、あたりをつける「たぶんあの部品/あの工程」。ベテランは絞れるが、若手は絞れない
2
どこを見るか思案する出荷・検査・工程・部品・過去是正… どの記録を見るか都度考える
3
手作業で探して、突き合わせるシステムを行き来し、Excel・報告書を開いて目視で照合(時間がかかる)
4
確かめる → 違えばやり直し外れたら、また 1 へ。当たりが出るまで試行錯誤を繰り返す
この仕事の難しいところ
時間がかかる1周ごとに手作業で探索するため、ループが何周もして真因にたどり着くまで日数を要する
ベテランに依存/巧拙の差が大きい上手く回せるかは仮説の幅・資料の在処によるため、経験と勘に依存。若手だけでは同じ所を堂々巡りしがち
探し切れず打ち切り勘が外れ続けると、辿り切れずにそれらしい原因で止めてしまう

AIが繰り返し「関係」を辿って真因に迫る

複数の仮説を立て、検証・棄却を繰り返し、原因の原因まで多段で掘り下げます。

AIが繰り返し「関係」を辿って真因に迫る図解

若手の探索を底上げし、ベテランの負荷を減らす

AIはベテランの勘には及びません。ですが、若手が時間をかける探索を、速く・根気強く・漏れなく回せます。

同じAIでも、「それらしく答える」のと「粘り強く裏を取る」のは違います。
Before
一発で「それらしく」答える
  • 一度検索して、上位の答えを返すだけ仮説の検証も、外れた筋の棄却もしない
  • 浅い階層で止まる目についた原因で止まり、原因の原因まで辿らない
  • 分からなくても、それっぽく答える根拠のない断定が、誤った対策・再発を生む
After
仮説を検証し、裏を取り切る
  • 複数の仮説を立て、検証・棄却外れた筋は捨て、成り立つ筋だけ深掘り
  • 関係を辿り、多段で掘り下げる原因の原因まで、仮説の更新が止まるまで遡る
  • 分からなければ不明と返す確信度と根拠つき。誤った断定をしない
若手でも、根拠つきで真因に近づける。ベテランは最後の判断に集中できる

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