Industrial AI
  • 人工知能とビッグデータを基盤としたサイバーファクトリーの融合により、
  • 柔軟な生産および管理を実現し、生産全領域へのデジタル革新技術の導入を通じて
  • デジタルトランスフォーメーションと競争力強化を図ります。

構成図

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적용 事例1
• 工程データをリアルタイムで確認する体制が限定的である
• 設備間のデータ連携および制御プロセスの一貫性が不足している
• 設備およびモデルの異常状態を早期に検知する体制が不十分である
• 発生アラームの等級別管理と迅速な対応プロセスが欠如している
• システム間のデータ統合および活用が非効率的である
• ユーザー中心の直感的なUIが不足しており、情報へのアクセスが困難である
• システムの設置および保守のプロセスが体系的に運用されていない
• リアルタイム工程データ確認と透明性のあるモニタリング体制を構築
• OPC-UA基盤による設備間データ連携を強化し、制御プロセスを最適化
• 定期的な状態点検とリアルタイムアラームで設備異常を事前に検知
• 等級別アラーム管理体制を導入し、迅速な対応を支援
• RedisとPostgreSQLを活用したデータ統合・分析プラットフォームを構築
• ユーザーフレンドリーなUIとリアルタイムチャートで情報アクセス性と可視性を向上
• 自動化された設置および保守手順を整備し、運用効率を向上
• スマートファクトリーODS導入
• 年間10~15億ドルのコスト削減
• 秒単位でのデータ収集・分析
• 生産工程の自動化および最適化
• 生産性4~6%向上
• 品質不良率および故障件数の減少
• 工程別最適生産ソリューションの導出
• 統合監視および分析による迅速対応
• 経営・生産・意思決定の速度と正確性向上
적용 事例1
적용 事例2
적용 事例3