AI Solutions
シフトごとに賢くなるオンプレミス AI。
シフトごとに賢くなるオンプレミス AI。
Python ベースの AI を貴社工場内で動作 — クラウド不要、データは敷地外に出ません。当社 MES と直接統合し、故障を事前に予測、定型作業を削減、ライン運営を一歩先回りする洞察を提供します。長く稼働するほど、貴社のラインを深く理解していきます。
- オンプレミス展開(Python)— データは工場外に出ません
- Predictive Maintenance とライブ異常検知
- アラーム・ダウンタイム理由・不良の自動分類
- MES とネイティブ統合 — 既存オペレーター UI 内で洞察を表示
貴社の工場と共に成長する AI
シフトごとに賢く。貴社のデータが貴社のモデルを訓練し、汎用クラウドモデルでは追いつけない優位性が複利で積み上がります。
貴社のデータから学習
すべてのイベント、アラーム、レシピ、歩留まりがモデルに供給されます。半年後、AI は貴社のラインパターンを誰よりも深く理解 — 貴社のデータで訓練しているのは貴社だけだからです。
貴社のオペレーターから学習
オペレーターがアラームを処理、不良を分類、予測を上書きするたびに、AI はそれを訓練信号として捉えます。ベテランの判断が全シフトに広がります。
貴社の工場の指紋に適応
同じ工場は二つとありません。材料、気候、機械の摩耗、シフトの習慣 — モデルは教科書ではなく、貴社の実際の現場に適応し続けます。
広がり続ける競争優位
稼働期間が長いほど、汎用クラウドモデルとの差は開きます。データは貴社のもの、優位性は複利で積み上がります。
ローカル AI が現場で本当に役立つ場所
Python ベースのオンプレミス AI が、オペレーター・エンジニア・MES 自体を強化する 8 つの方法。
Predictive Maintenance
振動・温度・電流のシグネチャから、6〜72時間先の部品故障を予測。
ライブ異常検知
SPC・レシピパラメータ・機械状態の異常パターンを発見 — 歩留まりに影響する前に。
Smart Operator Assist
アラーム発生時、過去の類似事例から最適な対応を提案。MTTR を短縮。
Auto Event Tagging
ダウンタイム理由・不良カテゴリ・アラーム原因を AI が自動分類。オペレーターは入力不要。
Cross-Station Root Cause
ライン全体のイベントを相関させ、下流の不良の上流原因を特定。
Yield Forecasting
工程中のデータからバッチの最終歩留まりを予測。エンジニアが途中で介入可能。
Natural Language Reports
「火曜日に OEE が落ちた理由は?」— AI が要因イベントとともに要約を生成。
Vision QC Continuous Learning
オペレーターのフィードバックから不良分類器が学習。精度が週ごとに向上。
クラウドにデータを送れない工場のために
データ主権
推論は貴社ネットワーク内で実行。プロセスデータは工場外に一切出ません。
エアギャップ対応
インターネットなしで動作。更新は貴社の IT 変更管理プロセスで実施。
ミリ秒推論
ローカル GPU/CPU で動作 — 工程ゲートをリアルタイムで判断できる速度。
オープン Python スタック
PyTorch・ONNX・OpenCV。ベンダーロックインなし。貴社チームが監査・拡張可能。