業種
シフト引き継ぎ、停止時間、品質、保全のシグナルが、ラインを遅らせることなく構造化された記録とOEEに使えるデータになります。
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課題
工場は公式システムの隙間をWhatsAppで回しています — シフト引き継ぎ、停止要因、品質の写真。そのどれもMESやKPIダッシュボードには届かず、引き継ぎは記憶頼みです。
情報はある。足りないのは構造だ。 Workflow Intelligence は、現場がすでに使っているツールの上に、その構造を追加します。
誰のために作られているか
各ロールが何をやめ、何がそれに代わるか。
ロール
現在
Workflow Intelligence 導入後
現在
事後数日たってから表計算で作るOEE。
Workflow Intelligence 導入後
実際の現場シグナルから組み上がるリアルタイムのOEE。
現在
シフト引き継ぎが記憶と紙のメモ頼み。
Workflow Intelligence 導入後
チャットとKPIから自動生成される引き継ぎ要約。
現在
チケットが遅れて届き、文脈も重大度も欠けている。
Workflow Intelligence 導入後
音声メモから起票されたチケットが、そのままCMMSへ。
現在
ヒヤリハットが報告されず、対処もされない。
Workflow Intelligence 導入後
WhatsApp内でワンタップのヒヤリハット報告。
現在
不具合の判明が遅く、写真もロットとの紐づけもない。
Workflow Intelligence 導入後
トレーサビリティを備えた構造化された不適合記録。
現在
生産量とリスクをライン横断でリアルタイムに見られない。
Workflow Intelligence 導入後
実信号から作られる複数ラインのライブダッシュボード。
ユースケース
シフト交代のたびに、チャット・音声メモ・KPIから引き継ぎメモが組み上がります。
計画外の停止を、要因・設備・影響とともに記録し、OEEへ反映します。
チャットで指摘された不具合が、写真とロット紐づけを備えた不適合記録になります。
音声メモから起票されたチケットが、重大度・設備・場所が入った状態でCMMSに届きます。
現場の誰もが、写真の証跡とエスカレーションつきでヒヤリハットを報告できます。
可用率、性能、品質を、表計算ではなく実信号から算出します。
成果
あるパイロットでは、中欧の組立製造拠点が、3交代で稼働していたWhatsAppグループに Workflow Intelligence を追加しました。停止理由は要因と設備が添えられた状態で届くようになり、交代時には引き継ぎ要約が用意され、ボトルネックのラインのOEEは事後の表計算ではなく実信号から算出されるようになりました。
連携
構造化された生産記録は、工場が管理されている場所に着地します。
よくある質問
お客様自身のWhatsAppグループを使う30分の実務セッション。1つのラインを、停止記録・シフト引き継ぎ・MESへつなぎます。