#52 AIでFMEAを実施した；故障モードの分析、チャレンジ AI×100業務（製造業）

筆者が所属する企業のお客様は、自動車、電機、建機、産業機器などの分野にわたります。特に自動車関連企業のお客様は品質に厳しく、監査、また、指導を受けることがあります。

これまで本シリーズでは；
■#49 AIを活用しIATF 16949 でのFMEAを調査した；DeepResearch編
■#50 AIを活用しIATF 16949 でのFMEAを調査した；NoteBookLM編
■#51 AIを活用しIATF 16949 でのFMEAを調査した；NoteBookLM編2
として、IATFにおけるFMEAの役割を調査してきました。

今回は実際にFMEAをやってみます。

それでは、スタートです。
＊執筆者は以下を参照してください。

使ったツール・準備したこと

• Chat GPT
  ＊GPTs；「FMEA」で検索しました。アシストするGPTsがあります。

やってみたこと｜コード・ステップ紹介

実行した内容の簡単な流れ

FMEAに関するGPTsにて会話を進めていきます。対象工程はゲルの配合工程です。

■工程概要：ゲルの配合工程
＊酸性の液体にA剤、B剤を投入し攪拌する工程です。下は会話の中でGPTsが理解した工程概要

• System：ゲル配合工程

• Subsystem：酸性液自動供給・撹拌工程

• Element（工程要素）：
   ① 酸性液の自動計量・注入
   ② 撹拌
   ③ A剤投入
   ④ B剤投入
   ⑤ 温度確認

■出力された「故障モード」

出力結果をそのまま使用するというよりは、参考にする形がいいですね。
ただ、詳細な情報をプロンプトにするのは、情報漏洩の可能性がありますので、社内のIT部門などに確認する、内容を抽象化して特定を避ける、使用しない、など留意が必要です。

今後の展開・アイデア

次回取り組みたいこと

・Pythonで散布図を描画します。