ID:82000さん

## プロジェクト概要 工場の生産管理担当者向けに機械異常検知と分析を効率化する異常可視化Webアプリを開発し、インフラを構築しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - エンジニアとして、Microsoft Azureを用いたIoTインフラの構築からNext.jsとC#によるWebアプリ開発まで一貫して担当しました。 - 異常判定ロジックの設計・実装および異常状態の描写機能を開発し、フロントエンドおよびバックエンド両面の開発を担いました。 - 運用・保守フェーズにも主体的に関わり、データ分析を通じてシステム改善の提案と実施を行いました。 ### チーム規模と構成 - エンジニア3名と企画1名の合計4名のチームで、少人数ながら役割を分担しながら開発を推進しました。 - 一部工程では担当者が単独で作業する必要がある場面もあり、責任範囲が広かったです。 ## 背景・課題 - 生産管理における機械の異常検知と分析作業が手動かつ非効率であり、迅速な異常対応が困難でした。 - チームメンバーが少なく、多くの開発タスクを限られた人数で対応しなければならず、課題調査やクライアントへの説明業務も負担となりました。 - ウォーターフォールからアジャイル開発への移行期であり、開発プロセスの改善と自動テスト導入も求められていました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Microsoft Azureを基盤とし、IoTデバイスからのデータ収集・処理環境を構築しました。 - フロントエンドはNext.js、バックエンドにはC#を用い、TypeScriptとJavaScriptでUIの動的描画を実装しました。 - 開発手法は当初ウォーターフォールで進め、途中からアジャイルに切り替え、自動テスト導入により品質向上を図りました。 ### 設計・改善内容 - 異常判定アルゴリズムを設計し、リアルタイムに機械の状態を判定するロジックを開発しました。 - 異常発生時の情報をわかりやすく表示する描写ロジックをフロントエンドに実装し、ユーザービリティの向上に貢献しました。 - 課題説明のためにプロトタイプを作成し、クライアントに視覚的に変更点を示すことで認識のズレを防ぎ、説明資料を体系的に整理しました。 ### その他アピールポイント - 少人数チームながらも幅広い技術領域に対応し、プロジェクトの継続的改善と安定運用に寄与しました。 ## 成果・価値 - 生産管理担当者の異常調査にかかる工数を約80%削減し、新規設備に対しても迅速な異常対応が可能となりました。 - システムの導入により、生産ラインの稼働率向上と保守コスト削減に寄与しました。