利用可能な： Microsoft Copilot Studio
製造シナリオ: 製造検査官
シナリオ
Copilot Studioを使用して製造検査官エージェントを作成する
SOP と履歴データを適用して製造のコンプライアンスとトレーサビリティをデジタルで検査し、逸脱をフラグ付けしてやり直しを減らし、監査の準備を強化します。
製造システムからプロセス ログ、材料使用量、品質データを取り込みます。
AIエージェント
利点: 製造システム データを取り込んで、生産状況をリアルタイムで可視化します。
SOP とコンプライアンス ルールを適用して、プロセスまたは品質の逸脱にフラグを設定します。
AIエージェント
利点: SOP コンプライアンスを監視して、プロセス違反を積極的に特定します。
検査レポートおよびトレーサビリティ ログを使用してオペレーターの入力を相互検証し、不一致を特定します。
AIエージェント
利点: オペレーターの入力を検査レポートとクロスチェックし、手作業によるエラーによるやり直しや廃棄を最小限に抑えます。
検査の概要を自動的に生成し、手順または規制の不適合に関するアラートを送信します。
AIエージェント
利点: 検査概要を自動的に生成し、是正措置を迅速化し、監査の準備を改善します。
しきい値を超えたときに、再作業タスクまたはライン保留の決定をトリガーします。
AIエージェント
利点: 是正措置を自動化し、検査しきい値に基づいて生産フローを制御して、さらなる品質の問題を防止します。
1Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、または Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリにアクセスし、トグルを「Web」に設定します。
2Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリ、または Teams の Microsoft 365 Copilot Chat アプリにアクセスし、トグルを「仕事」に設定します。
3AIエージェントにより、Copilotは組織固有のアプリにアクセスできるようになります。これまでは、記録システムからデータを取得するにはAPI呼び出しが必要でした。
このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。
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