IoTとAIの間に存在する巨大な谷。それは技術ではなく教師データです。 製造業における不良低減AIを実現するためには、設備データを収集するだけでは不十分です。AIが学習するためには、製造データをバッチ/ロット単位で集約し、品質検査結果と紐付けた教師データを構築する必要があります。IoTとAIの間に存在するこのギャップを埋めることこそが、品質改善と不良低減を実現する重要な第一歩です。

The huge gap between IoT and AI is not technology. It is training data. In manufacturing, AI for defect reduction requires more than collecting equipment data. Manufacturing data must be aggregated at the batch or lot level and linked to quality inspection results before meaningful training data can be created. Bridging this gap is often the key to successful AI-driven quality improvement and defect reduction.

Sand casting operations face bottlenecks, downtime, and limited traceability. Based on hands‑on projects in global foundries, this article explains how IoT, real‑time visualization, unified data, and AI can improve productivity—while also clarifying the limits of digital tools.