こんにちは、リンクジェネシスです 🙂
AI」という言葉は、製造現場ではもはや聞き慣れないものではない。
しかし、”AIの導入 “と “AIが実際に工場を運営する “ことの間には、明確な違いが残っている。
リンクジェネシスは工場の現場で日々、このギャップに遭遇している。
この記事では、技術的な説明に重点を置くよりも、むしろ、
私たちは、AIが工場の中でどのようにタスクを認識し、判断し、実行するかを議論することを目的としています。
「リンクジェネシスのAIファクトリー実現へのアプローチ
この1年間、SECS/GEM、EQlizer、VLAD & VLAD Ops、LOOKAZ、AUTOBEなど、各ソリューションに焦点を当てた個別の記事を通じて、技術や使用例を紹介してきた。
しかし、AIファクトリーを議論する際には、
、「これらのソリューションがどのようにつながるか」を考えることがより重要になっている。
“どんな解決策があるか “よりも。
なぜなら、AIファクトリーは単一の技術や単一の製品で構築されるものではないからだ。
「AIファクトリーは’
知覚→判断→実行」。」
リンクジェネシスがAIファクトリーを定義
を3つの柱として相互に連結している。
知覚–判断–自動化。
これら3つの要素がシームレスに連携することで、
、工場は単なる自動化を超えて、自働構造へと進化することができる。
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知覚の領域 知覚の領域:工場データの統一
AI工場の出発点は、設備とシステムの接続である。
データがばらばらだとAIは判断できない。
SECS/GEMの SECS/GEM製品群は、半導体/製造装置と上位システムを確実に接続します、
プロセスデータの標準化された通信を可能にする。
LOOKAZ機器の画面や動作状況を視覚的に認識・監視、
これまで人間が観察してきた情報を収集し、分析する。
この段階で、工場は以下の状態になる。
“以前は見えなかった情報が見え始める”
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審判の領域 審判:データを意味に変える
接続されたデータを業務に活用するには、分析と判断（
）を経なければならない。
VLAD & VLAD OpsAIベースの分析・管理機能により、プロセスの状態を把握し、異常を検知します。
。
単純なデータの可視化にとどまらず、
、オペレーターが下すべき意思決定を中心に情報を再構成する。
この段階で、工場は
、自らの問題を説明できる状態まで前進する。
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実行の領域 執行の領域:判断の自動化
AI工場の究極の目標は実行だ。
どんなに優れた分析であっても、人間が再び手作業で介入しなければならないのであれば、限界がある。
EQlizerは、機器の操作とプロセス管理-従来は人間が行っていた-を自動制御に移行し、
、判断の結果が即座に現場での実行に反映されるようにします。
AUTOBE は、反復的な運用・管理業務を自動化し、
非プロセス関連業務を含め、全体的な業務効率を向上させる。
この段階で、工場は
、人間の介入なしに自律的に稼働できる構造を確立する。
「解決策ではなく、『単一のAI工場構造』」。
リンクジェネシス・ソリューション
独立した製品として機能する、
しかし、AIファクトリーの観点からは、それらは統一されたフローの中で相互に関連した役割を果たす。
知覚:秒/ジェム – ルックアズ
判定:VLAD & VLAD Ops
実行:EQlizer – AUTOBE
このグループ分け
どのソリューションを使うか」よりも
そして、”工場をどのように設計するか “について、より多くを語る。
AIファクトリーは一度に完成するものではない。
AI Factory
は、すべてを一度に変えるプロジェクトではなく、
、現場に合わせて段階的に完成させていく構造である。
リンクジェネシス
既存の設備やレガシー環境を尊重しながら、
AIと自動化を現実的に適用する方法でAIファクトリーを一緒に構築する。
昨年が解決策を紹介する年だったとしたら、
今年は、そのようなソリューションが生み出す『構造と方向性』について議論する。
AIが単なるテクノロジーでなくなる瞬間
そして、工場の言語で業務を開始する。
リンクジェネシスのAIファクトリーは、工場現場で進化を続けている。
本日はご来店ありがとうございました。）
