Manufacturing Intelligence · IFIS Cloud MES
現場データを、
製造Intelligenceへ。
生産計画・製造実行・在庫・品質・設備・モニタリングをリアルタイムに接続し、AIが活用できる製造データ基盤を構築します。
Problem
現場は稼働していても
データはつながりません。
設備は信号を送出し、作業者は実績を記録します。二つのデータが同一の時間軸で結合されなければ、原因究明は推定にとどまります。
01・原因
設備と実績が別々に記録されます
設備ログは装置に、実績はExcelと手書き記録に残るため、同じ時点を揃えて見ることが難しくなります。
02・波及
原因究明が事後に始まります
不良が確定した後にようやくログを集め始めるため、対策までに数日を要します。
03・結果
蓄積したデータを使えません
形式がそれぞれ異なるため、分析にもAI学習にもそのまま投入しにくくなります。
累積結果
AIを適用するデータ基盤が形成されません
Product Experience
計画から実行へ、
実行から判断へ。
01
Planning & Execution
計画と実績を同じ軸に置きます。
生産計画を作業指示として下ろし、ラインの実行結果をリアルタイムに受け取って、工程別の進捗を一画面で比較します。
生産計画
作業指示
Lot追跡
実行指標
本日の作業指示
18件
計画対比の達成
92.7%
遅延Lot
3件
実績反映済み
リアルタイム
工程別実績を品質・設備分析へ引き渡し
02
Quality & Equipment
不良を設備状態と重ねて分析します。
検査結果と設備パラメータを同一の時間軸に置き、不良が発生した区間でどの設備がどの条件だったかを直ちに確認します。
不良モニタリング
OEE
保全履歴
品質指標
歩留まり
98.2%
OEE
86.4%
非稼働時間
42分
保全待ち
2件
異常区間と設備条件をAgentへ引き渡し
03
Data Foundation
AIが使える形で残します。
設備・Lot・品質履歴を同一スキーマで蓄積してIndustrial Ontologyに接続し、Agentが照会・検証できるようにします。
Edge · IIoT
標準スキーマ
Ontology接続
データ基盤
接続設備
24台
収集周期
1秒
標準スキーマ
適用
Ontology接続
完了
生産・品質・保全の意思決定として確定
Why Different
MESで終わらず、
AIが使うデータまで。
NeuralChainXの四つの技術基盤が、IFISの中でそのまま動作します。
Anneal
現場の用語をそのまま使います
工程・設備・不良のコード体系を反映し、担当者が使う表現で問い、答えることができます。
Agentic
検知から対策までつながります
異常検知・原因分析・再配置シミュレーションを分担して実行し、結果を突き合わせて提案します。
Ontology
工程と不良をつなぎます
工程–設備–パラメータ–Lot–不良–SOPへと続く関係を定義し、原因追跡の経路を作ります。
Security
ラインのデータが外に出ません
工場内部への配置とネットワーク分離構成を前提とし、照会・変更の履歴を全件記録します。
Use Cases
同じ現場データから
役割別に分かれます。
ライン・品質・保全・経営はそれぞれ異なる問いを立てますが、出典は同じ設備信号です。
統合製造データ
設備・Lot・品質履歴
Deployment
工場環境に応じて
配置形態を選びます。
クイックスタート
現場要件
完全分離
Cloud
素早く始めるための標準構成です。
即時利用
標準工程テンプレート
定期アップデート
Hybrid
現場のエッジとクラウドを分けます。
Edgeでのリアルタイム処理
クラウド分析
ネットワーク断への備え
On-premise
工場内部にすべて配置します。
ネットワーク分離構成の構築
設備との直接連携
照会履歴の保管
N2SF基準対応設計
ネットワーク分離・アクセス制御・ログ要件に対応