製造業における機械学習, OSEK(83) 制御(10) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 目次 はじめに 背景 ・塗装業界で機械学習 ・量子計算機の新興企業の提携 製造業と機械学習企業の提携 製造業向け機械学習 製造業とIT企業との提携 おわりに ・深層学習読書会 ・・docker で機械学習 ・特許 ・・特許調査と製造業とIT企業の提携に焦点を絞っている理由 ・・特許組織別集計 ・情報収集 ・・WEBから伺える本気度。 ・・Webの確認作業 ・・備忘録 参考文献(reference) ・参考資料 on Qiita (references on Qiita) 文書履歴(document history) はじめに 2017,
知る機会の差で外注先を苦しめないこと - やしお
大手メーカーで働いていて、こっちの会社が設計、外注先が完成品の製造（組立調整）って関係の中で、作り方を伝えるだけじゃなくて「どうしてそうなってるのか」も伝えた方がいいなと最近しみじみ思うことがある。 組調の手順は、ないと作れないので必ず外注先に伝えられる。でも「なんでそういう手順になっているのか」「どうしてここの調整を頑張る必要があるのか」、さらにその背後の「この製品はどういう目的で存在しているのか」「どういう原理で目的を実現しているのか」といった意図や理屈もちゃんと伝えた方がやっぱりいいなという。 自分は設計じゃなくて検査の部門で働いている。検査で不良にすると外注先から「どうしたらいいですか？」と直接聞かれることになる。誰でもわかる不良（寸法が違うとか欠品とか傷とか）じゃなくてその製品の構造や原理を知ってないと不良箇所が特定できないということもよくある。「僕は検査の人だからそんなの関係な
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