AI 処方箋が期待どおりに効かない原因は、AI の限界ではなく運用の継続性にあります。本記事では、バッチ生産で起こりがちな処方箋の不遵守と、優先製品に集中することで品質改善と効果を最大化する実践的アプローチを解説します。

Pareto 図は「どこに集中すべきか」を示す起点です。生産量×不良率で重点製品を特定し、不良を工程で改善できるものと、設計変更が必要なものに分けることで、AI が効果を発揮する領域が明確になります。

鋳造工場では、ボトルネックや待ち時間、トレーサビリティ不足が生産性向上を妨げています。本記事では、実際の鋳造現場での経験をもとに、IoT・可視化・統合データ・AIが生産性と品質改善にどう貢献するのか、そしてデジタル技術の限界と人の専門性が必要となる領域を解説します。