Functry
現場の知識をつなぎ、
工場の損失を最小化する。
知識マップから原因候補を絞り込み、
確認すべき工程を可視化する
確認すべき
ドアミラー組立ラインで起きた不具合を例に、原因調査の流れを再現したデモです。ライン上に、設備・部品・計測値・作業履歴の関係を可視化します。
- 01
異常発生
作動検査で、ドアミラーの格納時にガタつきが見つかる。
- 02
原因をたどる
知識マップをたどると、固定ねじの締付トルク不足と締付工具の不調が、原因候補として挙がる。
- 03
現場で確認
デジタルツイン上で、確認すべき締付工程の位置を示す。
原因候補ランキング
AIが推定した原因候補の可能性（デモ）固定ねじの締付トルク不足
締付工程 ・ 格納ユニット
62%最有力締付工具の不調（ばらつき増加）
締付工程
21%要確認部品ロットの寸法ばらつき
部品供給
9%可能性あり組付位置のずれ
ロボット組付
5%低い搬送時の振動
コンベア
3%低い
知識マップ上の過去事例と設備データをもとに、各候補が原因である可能性をAIが推定します。表示値はデモです。
DEMO表示している数値はすべてデモ用の推定値で、実際の工場での実績ではありません。原因の最終判断は、現場での確認とあわせて行います。
現場のこんなお悩み、ありませんか？
現場の知識が、設備・工程・担当者ごとに分散している。4つの課題に、それぞれのプロダクトで応えます。
設備トラブルの対応がベテラン頼み
停止のたびに熟練者を呼び、記録やマニュアルを探している。
設備停止最小化AI 02/04技能継承新人や外国人に、コツを伝えきれない
動きや判断の勘所は文章にしにくく、教える時間も足りない。
技能継承・教育支援AI 03/04品質不良の原因がどこにあるか追えない
材料ロット・設備設定・作業のどこが原因か、調査に時間がかかる。
品質損失最小化AI 04/04フィジカルAI導入フィジカルAI導入が進まない
ロボットに何を任せられるか、データをどう集めるかが決まらない。
フィジカルAI導入支援技能継承がうまくいかない理由
製造業 2,797社の回答（複数回答）
出典：JILPT「ものづくり産業における技能継承」調査（2026年5月公表）。製造業4,342社回答のうち、技能継承がうまくいっていない2,797社による複数回答。 出典 ↗
映像・音声・既存データをつなぎ、
現場の知識を構造化する
現場の
ウェアラブルカメラで撮影した作業の様子と、手元にある記録を組み合わせ、AIが知識マップとして整理します。
- 01
現場の情報を集める
作業の映像・音声、設備・センサーのデータ、図面、故障・点検記録を集めます。
- 02
AIが構造化する
映像・音声・記録をAIが読み取り、設備・部品・手順・出来事を関連づけます。
- 03
現場で活用する
手順書の作成、故障原因の調査、品質改善、自動化の検討に活用します。
国内外の製造・AIの最前線から学ぶ
当社メンバーによる訪問・視察・意見交換先の一部です。導入実績・提携関係を示すものではありません。
まずは1ラインから、
効果を確かめませんか
効果を
「どのラインから始めるべきか」「手元のデータで何ができるか」を、30分で一緒に整理します。相談は無料です。