熟練オペレーターが経験に基づく判断を行っていても、複雑な運転条件の急激な変化に対応することは困難です。
製造業・産業AI / 意思決定支援プラットフォーム
産業用AI意思決定支援プラットフォーム 導入事例
24時間連続運転の生産現場に向け、コンピュータビジョン、大規模言語モデル、工業プロセスモデルを統合し、異常検知から原因推定、対応提案までを段階的に支援する産業用AI基盤を構築しました。
対象現場
24時間連続運転の生産ライン
導入方式
PoCから本格導入まで段階的に検証。
設計原則
読み取り専用・安全優先・説明可能性。
導入は、業務課題の整理から段階的に進めます
生産現場の課題、既存設備、運用ルール、データ連携範囲を整理し、PoCで安全性と有効性を確認しながら段階的に導入範囲を広げていきます。
01
業務課題ヒアリング
02
現状診断・効果シミュレーション
03
PoC / パイロット検証
04
本格導入・運用支援
24時間連続運転の現場で起きていた課題
熟練者の経験に依存した現場では、複雑な条件変化、緊急時の手順検索、プロセス要因の切り分けに時間がかかります。産業用AIは、判断に必要な情報を統合し、現場の意思決定を支援する役割を担います。
緊急トラブル発生時に分厚い操作手順書を参照しても、適切な対応策を見つけるまでに時間を要します。
生産パラメータの変動が触媒の活性低下によるものか、反応器の圧力異常によるものか、即座に特定できないケースが生じます。
製造現場では、設備データ、点検記録、操作手順書などの情報を横断的に活用し、現場判断の精度とスピードを高めることが求められています。
産業現場の判断に必要な情報を、AIで一元化する
ERAI Inc.は、コンピュータビジョン（CV）、大規模言語モデル（LLM）、および工業プロセスモデルを組み合わせ、現場の監視、手順検索、原因推定、対応提案をひとつの業務基盤としてつなぎます。
CVによる検知：巡回点検の自動化と高精度な識別
コンピュータビジョン技術により、カメラ映像から漏えいや計器異常を自動検知し、わずかな変化も捉えます。
LLMによる推論：生産知識の活用
大規模言語モデルにより、眠っていた操作マニュアルを生かします。チャット欄に「現在の反応器の圧力変動の原因は？」と入力するだけで、AIが関連情報を参照し、根拠に基づいた回答を提示します。
メカニズムモデル：プロセス理解と高精度な予測
プロセスのメカニズムをモデル化し、数理モデルにより触媒活性などの変化を高精度に予測します。「経験則」から「科学的予測」へと転換します。
01
異常を検知
02
ナレッジベースを自動参照
03
操作提案を提示
04
モバイル端末へ通知
安定性：産業現場に求められる安全性を確保する
ERAI Inc.は「生産最優先」の原則を堅持し、効率向上と並行して強固な安全設計を構築します。
- オンプレミスローカルデプロイ：コアデータは常に現場に留まり、外部への情報漏洩リスクを低減し、データ保護を実現します。
- 「読み取り専用」の運用設計：厳格な単方向データ通信に従い、物理層と論理層の両面でロックを施します。AIシステムは原則として生産制御系に介入しない設計とし、DCSシステムへのリスクを最小限に抑えます。
- 高負荷環境を想定したストレステスト：プロセス監視とリソース管理により、ハードウェア負荷が極端な条件下でも、リアルタイムアラートなどの重要タスクを優先的に確保し、継続的な24時間運転を確保します。
透明性と拡張性：ブラックボックス化を防ぐ
AIは説明不可能な「ブラックボックス」であるべきではありません。ERAI Inc.の設計思想において、透明性は信頼の基盤です。
すべての結論がトレーサブル
インテリジェントQ&Aの回答一つひとつに明確な情報源を提示します。診断結果ごとに、関連パラメータの重み付けやトレンドグラフを分かりやすく可視化します。
既存エコシステムとの連携
OPC UA、Modbusなど主要な産業プロトコルとの連携を前提に設計します。情報のサイロ化を避け、既存のデジタルファクトリー環境に統合しやすい構成を目指します。
既存システムとの段階的連携
導入にあたってはPoC検証と段階的導入を支援し、既存DCS/SCADAシステムとシームレスに連携可能です。
産業現場の意思決定を、データ起点で高度化する
経験に依存しがちな判断を、現場データとナレッジに基づく意思決定へ移行することで、生産現場の対応力を高めます。
ERAI Inc.は、多くの業務アプリケーションにAIによる再設計の余地があると確信しています。