製造業界向け
AIソリューション
少子高齢化による人手不足や技術継承の難しさなど、製造業は多くの課題に直面しています。
また、グローバル競争の激化や安定稼働の重要性が高まる中、限られた人員でいかに効率的に生産を維持するかが鍵となっています。
NABLASは、不良品検知や作業自動化などのAI活用に加え、IoT・MBDを組み合わせたスマートファクトリー化の推進や、AI人材育成を通じて製造業の革新を支援しています。
業務課題に応じたAI活用例
Usecases
自動車・精密機器
外観検査・異常検知による品質向上
設備の寿命・故障予知
サプライチェーン全体のリスク検知
暗黙知のデジタル化
工場・プラント
設備稼働データのリアルタイム監視
異常検知による安全性向上
予防保全によるダウンタイム削減
食品・化学・素材
製造ラインにおける異物混入検知
センサー・時系列データによる設備稼働の安定化
在庫・期限ロスの最小化予測
NABLASの提供するソリューション
Solutions
研究開発で培った知見をもとに、現場で役立つ形に落とし込むことで、成果に直結するAI導入を支援します。
ここに書いてあるソリューション以外も、お気軽にご相談ください。
よくある質問
FAQ
PoC（実証実験）はどれくらいの期間でできますか？
課題やデータの準備状況にもよりますが、2〜3か月程度で成果を確認できるケースが多いです。小規模の検証であれば1か月程度で実施することも可能です。
コスト感（初期費用・運用費用）はどのように試算すればいいですか？
利用するAIの種類やデータ量、運用規模によって変動します。PoCで必要な費用感を明確化し、その後の本導入でランニングコストを試算する形が一般的です。ご相談いただければ、初期費用・運用費用を含めた概算見積もりをご提示できます。
初期データが少なくてもAIは導入可能ですか？
はい、可能です。データが少ない場合でも、既存の公開データや既存データから学習用データを生成する方法などを用いてモデルの学習を進めるなど様々なアプローチがございます。
オンプレ環境での導入は可能ですか？
はい、可能です。製造業では機密性の高いデータを扱うため、オンプレミス環境での構築ニーズは多くあります。当社のAIソリューションはクラウド・オンプレ両方に対応しており、GPUサーバーや既存の環境に合わせて導入が可能です。
計算機環境やエッジデバイスへのAIの導入は可能ですか？
お使いの機器や導入環境にもよりますが、基本的には生産ラインや検査装置などの各エッジデバイスにも導入が可能です。お問い合わせにてご相談ください。
設備の異常検知は既存のセンサーでも可能ですか？
はい、既存の温度・振動・電流センサーなどのデータを活用できます。AIは従来のしきい値判定では捉えにくい“兆候”を解析できるため、既存設備に追加導入することで故障を未然に防ぐ予知保全にもつながります。