關於『製造工程中微小的尺寸偏差與變形，您能準確找出原因嗎？』的主題線上研討會
為了解決製造過程中各工程微小的尺寸偏差和變形累積，導致頻繁返工的問題，將舉辦一場線上研討會。會議將介紹如何利用 3D 掃描器可視化這些變化，找出根本原因，並轉向數據驅動的品質控制。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月10日 18:00
- 🔍 收集: 2026年4月10日 09:01
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月20日 08:45（收集後239小時43分鐘）
無法識別缺陷原因…現場「看不到各製程的變化」的真實情況
在製造現場，各製程中發生的微小尺寸偏差和變形會累積，最終往往會表現為缺陷。
然而，由於各製程的變化未被記錄為數據，因此常常陷入「不知道哪個製程出現問題」的困境。
結果，識別原因需要耗費時間，並導致返工和重複作業的成本增加。
為什麼看不見？個人化的檢查使原因識別變得困難
這種「原因不明」狀態的背後，是一種依賴經驗和直覺的個人化檢查體系。
由於判斷標準依賴於個人，各製程的細微變化未被量化累積，因此無法準確追蹤缺陷發生的位置。
此外，隨著技術傳承的停滯，品質波動和疏漏等風險逐年增加。
透過 3D 掃描器實現「各製程變化的可視化」
本次線上研討會將介紹如何利用 3D 掃描器，將製造品的形狀高精度數據化，從而可視化各製程中的變化。
透過在每個製程進行測量和記錄，可以迅速識別缺陷發生位置，並預防返工。
此外，透過累積測量數據，我們將支持轉向「數據驅動的品質管理」，著眼於品質標準化、可追溯性確保以及未來的 AI 應用。
主辦/協辦：
Amtek 株式会社 Farro Clairform 事業部
協辦：
株式会社オープンソース活用研究所
マジセミ株式会社
Majisemi 將繼續舉辦「對參與者有益」的線上研討會。
過往研討會公開資料及其他正在招募的研討會，請在此處查看。
在製造現場，各製程中發生的微小尺寸偏差和變形會累積，最終往往會表現為缺陷。
然而，由於各製程的變化未被記錄為數據，因此常常陷入「不知道哪個製程出現問題」的困境。
結果，識別原因需要耗費時間，並導致返工和重複作業的成本增加。
為什麼看不見？個人化的檢查使原因識別變得困難
這種「原因不明」狀態的背後，是一種依賴經驗和直覺的個人化檢查體系。
由於判斷標準依賴於個人，各製程的細微變化未被量化累積，因此無法準確追蹤缺陷發生的位置。
此外，隨著技術傳承的停滯，品質波動和疏漏等風險逐年增加。
透過 3D 掃描器實現「各製程變化的可視化」
本次線上研討會將介紹如何利用 3D 掃描器，將製造品的形狀高精度數據化，從而可視化各製程中的變化。
透過在每個製程進行測量和記錄，可以迅速識別缺陷發生位置，並預防返工。
此外，透過累積測量數據，我們將支持轉向「數據驅動的品質管理」，著眼於品質標準化、可追溯性確保以及未來的 AI 應用。
主辦/協辦：
Amtek 株式会社 Farro Clairform 事業部
協辦：
株式会社オープンソース活用研究所
マジセミ株式会社
Majisemi 將繼續舉辦「對參與者有益」的線上研討會。
過往研討會公開資料及其他正在招募的研討會，請在此處查看。