- 第一段階。
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- アプリケーションデザイン
- アプリケーション・エディター
- チューリップ・アプリ・エディター入門
- 新しいチューリップ・アプリの作成
- アプリのエディターとプレーヤーでキーボードショートカットを使う方法
- チューリップの多言語機能
- ステップ
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- ウィジェットとは?
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- ステップに入力ウィジェットを追加する
- インタラクティブ・テーブル・ウィジェットとは?
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- 最も一般的な誘因トップ10とは?
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- エクスプレッション・エディターの技術的詳細
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- アナリティクス・エディターの表現一覧
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- ビジョン
- 機器モニタリング
- マシン・モニタリング入門
- 最初のマシンのセットアップ方法
- トリガーでマシン出力を使用する方法
- 最初のOPC UAデータソースを構築する方法
- 最初のMQTTコネクタを構築する方法
- アプリにマシンウィジェットを追加する方法
- チューリップに接続するためにマシンを準備する方法
- マシン属性、ダウンタイムの理由、ステートの追加方法
- OPC UA/MQTTプロトコルを使用したマシン属性への書き込み 新機能
- オンプレムコネクタホストで実行するエッジデバイスの使用
- Edge MCを使用してOPC UAを実行する
- 機械属性APIの使用方法
- マシンタイプの設定方法
- マシンの追加と設定方法
- 初めてのマシン・トリガーの作り方
- Tulipによるマシン監視アーキテクチャの推奨
- 規制産業
- 副操縦士は最前線にいる
- オートメーション
- 輸入における輸出
- アプリケーションの実行
- チューリップ・プレーヤーの使い方
- チューリップ・プレーヤーでアプリを実行する方法
- チューリップ・ウェブ・プレーヤーとチューリップ・プレーヤーのどちらを選ぶか
- 複数のチューリップ・アカウントを切り替える方法
- Apple iOS & iPadOSでのチューリップ・プレーヤーの使い方
- Tulipでサポートされている言語
- How to access your Tulip Player/Instance in an iFrame
- 異なるデバイス上でチューリップ・アプリケーションを実行する方法
- チューリップ・プレーヤーのトラブルシューティング方法
- チューリップ・プレーヤーの推奨デバイス
- チューリップ・プレーヤーの画面が真っ白になった場合の再起動方法
- アプリのデータをCSVにエクスポートする方法
- マネジメント
- Developers
- Connect to Software
- Connectors
- 生態系の統合に関するガイダンス
- アマゾン・ベッドロックとの統合
- AWSインテグレーション - Tulipの全テーブルを取得してS3に書き込む
- AWSインテグレーション - API GatewayとLambdaを介してAWSにデータを送信します。
- AWSインテグレーション - Tulipテーブルからデータを取得する
- AWS Integration - Fetch All Tulip Tables in Lambda Function
- チューリップ・テーブル・データをロードするためのグルーETLスクリプト例
- IoT Sitewiseの統合
- AWSによるリーンな日常管理
- Microsoft Azure機械学習統合
- マイクロソフト・ファブリックの統合
- ロックウェルFactoryTalk Optixの統合
- SnowflakeとFabricの統合 - TulipテーブルをSnowflakeに取り込む
- Connect to Hardare
- Edge Devices
- 対応機器
- チューリップで動作するプラグアンドプレイ機器のリスト
- デバイスドライバの作成とサポート
- チューリップのデバイスドライバサポート
- バーコードスキャナのセットアップ方法
- シリアルドライバーの使用
- ZebraプリンタとTulipを統合する方法
- Zebraネットワークプリンタドライバの使用
- Zebra GK シリーズラベルプリンタドライバの使用
- USB Bobe Boxドライバの使用
- コグネックス In-Sight 2000 ドライバの使用方法
- コグネックスとチューリップの設定方法
- MTセブンエクセレンスPHメータードライバーの使用方法
- 汎用ADCドライバーの使用
- オメガHH806温度計ドライバの使用法
- デジタルキャリパードライバの使用
- 一般的なTS05 Bluetooth温度ガンの設定方法
- コグネックスDataMan TCPドライバの使用方法
- ミツトヨU-WAVEレシーバー for Windows Tulip Playerのセットアップ
- ブレックネル PS25 スケールドライバの使用法
- RFIDドライバーの使用
- Kolver EDU 2AE/TOP/E ドライバの使用方法
- USBフットペダルドライバーを使う
- トルクオープンプロトコルドライバの使用
- Dymo M10 USBスケールドライバーの使用方法
- コグネックス In-Sight ドライバの使用
- Telnetドライバの使用
- 汎用I/Oドライバの使用
- コルバートルクコントローラーの設定方法
- インサイズ・マルチチャンネル・キャリパードライバの使用法
- Dymo S50 USBスケールドライバーの使用方法
- Zebra Android DataWedgeの設定
- ミツトヨデジタルキャリパとミツトヨU-waveドライバの併用
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- メンテナンス・イベント・スケジュール
- チューリップのサポートを受けるには
- ITインフラ
- チューリップITウェルカムガイド
- IP許可リストの設定
- チューリップのセキュリティ・オプションの概要
- チューリップ ITセキュリティガイド
- チューリップ・コネクタ・ホストの紹介
- On-Prem Connector Host Version Support
- 既存のオンプレミスConnector Hostコンテナのログローテーションを有効にする
- Tulipによるマシン監視アーキテクチャの推奨
- チューリップ・オンプレミス仮想マシンの詳細
- チューリップ・プラットフォームのコンポーネントとネットワーク図
- AWS GovCloudでのチューリップの展開
- WindowsでTulip Playerを使用してプロキシサーバーを使用する方法
- オンプレミス・コネクタ・ホストの概要
- チューリップ・クラウド導入のためのネットワーク要件
- チューリップW-9フォーム
- チューリップのサイバーセキュリティ方針とインフラについて教えてください。
- LDAP/SAML/SSO
- チューリップ・パートナー・ポータルの使い方
- ガイド
- デジタルトランスフォーメーションに向けて
- Use Cases by Solution
- 例
- ワークステーション別の作業指示をリアルタイムで把握する方法
- 5S監査アプリのチュートリアル
- 自動不合格レポートアプリの作り方
- 最初のフロントライン・オペレーション・アプリケーションを計画するには
- 表で機械監査を追跡する方法
- 現場業務アプリで作業指示を自動化する方法
- 混在率の高い環境における製造アプリの活用法
- デジタル作業指示アプリの作り方
- テーブルを使った製品系譜の記録方法
- オウス社のスケールを追加し、出力を変数に保存する方法
- 作業完了時に在庫表から差し引く方法
- 作業指示書 "UIテンプレート "の使い方
- ユーザーフィールドでスキルマトリックスを作成する方法
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- チェックリスト管理スイート
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- 紙芝居品質監査
- パック&シップ・ライブラリー・アプリケーション
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- OEE計算機
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- 品質イベント・ダッシュボード
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- トレーニング・ソリューション
- デジタル・システム・インベントリー
- ビジョンによる位置追跡
- デジタル・システム・アクセス管理
- 資材管理
- ツール&アセット・マネージャー
- 質の高いイベント管理
- ブレークビームセンサー付きステップ前進
- デジタルストップウォッチ
- 監査チェックリスト
- カタナERPアプリ
- ハイレベル・ベースライン評価
- BOM管理
- 安全インシデント・マネージャー
- 紙芝居カード管理
- リーンダッシュボード
- 5S結果レーダー(スパイダー)チャートウィジェット
- 5Sチェックリスト
- モバイル・プロダクション・スコアカード
- モバイルデザインテンプレート
- プロセス・エンジニアリング(モバイル)
- メンテナンス・オーダーの実行
- マシン・スタートアップ・チェックリストの例
- 応募方法
- コンポスタブルMES
- 製薬部門向けMESシステム
- コネクターとユニットテスト
- プラネウス単体テスト
- COPA-DATA Connector
- プレーナスコネクター
- Veeva コネクタ
- インキット・コネクター
- MRPeasy コネクタ
- オラクルFusionコネクタ
- LabVantage コネクタとユニットテスト
- グーグル・チャット・コネクター
- セールスフォース・コネクター
- リトマス概要
- eMaintコネクタ
- eLabNext コネクタ
- Acumatica ERPコネクタ
- CETECコネクター
- ページャーデューティ コネクター
- NiceLabelの統合
- Arasの統合の概要
- SDAの統合
- ナイミ・バンド ユニットテスト
- アリーナ・インテグレーション
- バーコードスキャナのユニットテスト
- フットペダル単体テスト
- RealWearヘッドセットでTulipを使い始める
- エアテーブル用コネクター
- 七宝コネクター
- バーテンダーの統合
- SAP S/4 HANA Cloud Connector
- RFIDスキャナー・ユニットテスト
- Jiraコネクタ
- ゼブラ・ラベル・プリンター・ユニット・テスト
- Google翻訳コネクタ
- MSFT Power Automate
- OpenAIコネクタ
- Googleカレンダー・コネクター
- チューリップAPIユニットテスト
- デュロPLMユニットテスト
- HiveMQユニットテスト
- NetSuiteとの統合
- コグネックス ユニットテスト
- PowerBIデスクトップ統合
- プログローブ・ユニット・テスト
- フィベトランの統合
- ParticleIOの統合
- グーグル・ドライブ・コネクター
- スノーフレーク・コネクター
- SAP SuccessFactorsコネクタ
- ZeroKey Integration
- グーグル・ジオコード・コネクター
- Googleシートコネクター
- チューリップとSlackを統合する方法
- ハイバイトインテリジェンスハブ ユニットテスト
- LandingAIユニットテスト
- LIFXユニットテスト(ワイヤレスライト)
- マイクロソフト・カレンダー・コネクター
- M365 Dynamics F&O コネクター
- マイクロソフト・アウトルック・コネクター
- Microsoft Teams コネクター
- Microsoft Graph APIとTulipをOauth2で接続する
- Microsoft Excel コネクタ
- NetSuite アプリとコネクタ
- OpenBOMコネクタ
- 計量器ユニットテスト
- InfluxDBコネクタ
- オーグリー・コネクター
- イラート・コネクター
- シェフラーオプティムコネクター
- MongoDBアトラスコネクタ
- MaintainXコネクタ
- Twilio コネクター
- SendGridコネクタ
- ソレイス・コネクター
- RealWearヘッドセット用Tulipアプリのデザイン方法
- オンシェイプ・コネクター
- カスタマイズ可能なウィジェット
- Job Planning/Scheduling Board
- タイムラインウィジェット
- jsonツリービューアウィジェット
- かんばんタスク管理ウィジェット
- バッジウィジェット
- 高度なタイマーウィジェット
- セグメントボタンカスタムウィジェット
- ダイナミックゲージカスタムウィジェット
- スナックバーウィジェット
- チェンジディテクター・ユニット・テスト
- ステータス・カラー・インジケータ ユニット・テスト
- 入力長チェック・ユニット・テスト
- 電卓カスタムウィジェット単体テスト
- 画像アノテーション・ウィジェット単体テスト
- リーン・ダッシュボード・ウィジェット
- ルーパー単体テスト
- ストップウォッチ・ユニット・テスト
- 数値入力ユニットテスト
- ナンバーパッド単体テスト
- ラジアルゲージ
- ステップ・バイ・ステップ メニュー ユニットテスト
- SVGウィジェット
- テキスト入力ユニットテスト
- ツールチップ ユニットテスト
- 作業指示 ケアポイント 単元テスト
- 電子署名ウィジェット単体テスト
- ZPLビューア単体テスト
- シンプルな折れ線グラフウィジェット
- 棚カスタムウィジェット
- スライダーウィジェット
- NFPAダイヤモンドカスタムウィジェット
- 合格 - 不合格 カスタムウィジェット
- よりシンプルなタイマーカスタムウィジェット
- Nymiプレゼンス統合ウィジェット
- オートメーション
Imagine you’re a quality manager at a manufacturing plant, and you've noticed a recurring issue: a small but consistent flaw in a component of your key product. Through manually collecting data and inputting it into a spreadsheet for analysis, it takes you a few weeks to identify a pattern that implies an issue with one of your machines. This delay leads to prolonged machine downtime for repair and you’ve already seen a high volume of defective products and scrap. Realizing that the manual tracking method isn't sustainable for your operation, you recognize the need for real-time data and defect detection and turn to Tulip. The new system records and notifies relevant personnel as soon as a defect is logged. The data-driven feedback from nonconformance tracking allows you to detect when the machine or process begins exhibiting issues sooner, shortening the time to corrective action.
Nonconformance tracking monitors where and why things go wrong. Nonconformances are any goods, products, or systems that don’t meet specifications established by manufacturers or regulators. This use case can help answer the following questions:
- Are you adhering to the process you are supposed to be following?
- How much of what you produce is dispositioned? E.g. Scrap, re-work, non-conformed, defects, etc.
- What are the patterns and/or potential sources of defects in your operation?
Tracking nonconformances with Tulip can improve several areas of your operation. See the table below for how you can achieve each:
Improvement | How to accomplish |
---|---|
Cut costs | Timely detection, management, and prevention of nonconformance reduces waste and rework. Automatically send data to appropriate personnel to speed the resolution process, thus reducing downtime |
Increase visibility | Use Analytics to visualize data, gain insights into particular areas, and drive continuous improvement |
Decrease scrap/defect rate | Real-time monitoring detects nonconformances early in the process and reduces the chance of defective products reaching the end of the line |
Set up processes for dispositioning and addressing nonconformances | Standardize disposition workflows (like rework, return to vendor, scrap, etc.) to ensure consistent and faster decision making |
Impacts and Requirements
Operations and quality often need to manage several inspection procedures with their own requirements, methods, and Acceptable Quality Levels (AQLs). Traditional methods for tracking nonconformances include a Material Review Board (MRB) to process defects after identification. Nonconformance tracking in Tulip can speed up the process of workflows to root cause analysis and disposition in order to get materials reworked or scrapped.
- Improved quality
Enhanced traceability and real-time monitoring help ensure high-quality output by enabling immediate identification, leading to more consistent and improved quality of products and faster resolution of issues. - Enhanced compliance with standard processes
Digital record keeping can lead to improved traceability, confirming process adherence and helping ensure compliance with SOPs, industry standards and regulations. - Drive continuous improvement
Identify where improvements can be made and act on them with analyses from your nonconformance data. These insights can guide decision-making at a strategic level, supporting operational efficiency. - Risk reduction
By identifying and fixing nonconformances early, you can mitigate both financial and operational risks. This proactive approach prevents small issues from becoming larger, costlier problems.
Additionally, integrating with other systems, such as an MRB, can provide traceability and ensure a comprehensive approach to managing nonconformances.
Any industry can benefit from nonconformance tracking. Operations that have internal processes for areas such as quality will see improvements in communication and efficiency. Environments with flagged materials can expedite processing.
This use case can be simple to deploy with beginner Tulip experience. Minimum set up involves basic app building, data collection with Tables and Completion records, and Trigger logic. You can add complexity by facilitating workflows in the MRB process.
How to Get Started
Before you begin building nonconformance tracking apps or features, it’s important to capture your process and consider the following questions:
- What nonconformances do you want to track?
- What are the next steps for each nonconformance?
- Will they be reworked and how many times? Does tracking number of failures determine scrap?
- What indicates a nonconformance of either a process or part?
- What details make up a nonconformance report? E.g. defect reason, description, station, etc.
Once you gather the above information, you can build an app that reflects your process. Typical nonconformance tracking includes features such as:
- App/Action - Defect detection
You can create an entire app dedicated to detecting and logging defects, or create Steps within another app, like work instructions, quality inspection, or digital traveler.
- Table - Defect/Event log
Store defect/event log data in a table with Fields for relevant information you want to capture for each defect. This can include fields for defect description, defect type, an image of the defect, and Boolean values for questions like “is it repairable?” The information should feed from the defect report in an app into the table.
Image capture of defects
Use an image Input Widget to capture the state of a defect. Any personnel can then see the exact extent of the damage by viewing the image taken.Single-select widget - static nonconformance values
Standardizing decisions and information operators need to input can expedite the process of getting materials back in circulation or properly disposed of. These values are also ideal to generate a pareto in order to drive process improvement, starting with the most prevalent root cause.
You can take this use case further by using plug-and-play devices such as barcode scanners, or integrating with other processes like scrap and rework resolution, defect and scrap counts from production tracking, and digital work instructions that have a “Report Defect” step.
Because nonconformance tracking can take different forms, there are multiple ways you can create apps to go through this process. You should always start with a simple app, deploy it, and iteratively build in more complexity.
Tulip Resources
Whether you want to learn more about Tulip features to build out nonconformance tracking or you want to use Tulip’s ready-made templates, we have the tools to help you get started.
Videos
University Courses
Library Apps
Examples
Analytic
Analytics are live updating graphs and metrics calculated based on app data, Table data, and machine data. Analytics can be embedded and dynamically filtered within an application.
Tulip Tables
Tulip Tables are a global location to store your production data. Tables are made up of Records (rows). A single can be accessed from multiple apps or stations at the same time.
App Completion
App Completions are a mechanism to store immutable data from a Tulip app. When an app is completed, all Variable's current values will be stored in the app completions tab. This completion data can be analyzed in Analytics.
By default, after a Completion users will be brought back to the Begin Screen of your application. This behavior can be adjusted with other Transition types.
Trigger
Triggers are the mechanism to do things in Tulip Apps. Store data, move users between Steps, Interface with hardware, Etc.
Triggers can be added to widgets, machines, devices, apps, and steps.
Step
A view your users will see within an application. Steps can be viewed chronologically or in whatever order best fits your process.
Steps can be grouped into Step Groups to manage and organize your app Steps.
Table Record Field
Table Record Fields are single columns within a Tulip Table.
Boolean
Boolean's are a Tulip Datatype. Booleans can have True/False (Yes/No) values.
Input Widget
Input widgets are a set of Widgets specifically designed for users to enter information. Input widgets must be associated with a location where the user input is stored.