製造業
AIと協働する製造業の未来
現場の知見とデータをつなぎ、変化に強いものづくりへ
概要
製造業の変革を、現場の製造実務と企業全体のIT基盤の両面から捉え、AIの活用をPoCに留めず、現場で成果を生み出す仕組みとして定着するまで伴走します。
AIエージェントによる製造現場の課題解決
設備保全、品質管理、帳票作成、技能継承などの業務を、実務パートナーとしてAIエージェントが支援。
現場のデータを活かすビジネスのエンドツーエンド連携
現場の変化を企業全体で共有し、より速く正確な判断につなげることで、変化に強いものづくりを実現します。
工場に点在するデータをスピーディに資産化
工場内に点在する図面、設備情報、保全履歴、業務データといったそれぞれの情報を意味と関係性でつなぎ、AIが活用できる知識基盤へと変換します。情報の分断や属人化を解消し、根拠ある迅速な意思決定を実現を支援。現場から経営まで一貫したデータ活用を推進します。
製造業
AIと協働する製造業の未来
現場の知見とデータをつなぎ、変化に強いものづくりへ
製造業の変革を、現場の製造実務と企業全体のIT基盤の両面から捉え、AIの活用をPoCに留めず、現場で成果を生み出す仕組みとして定着するまで伴走します。
製造業
AIエージェントによる製造現場の課題解決
設備保全、品質管理、帳票作成、技能継承などの業務を、実務パートナーとしてAIエージェントが支援。
製造業
現場のデータを活かすビジネスのエンドツーエンド連携
現場の変化を企業全体で共有し、より速く正確な判断につなげることで、変化に強いものづくりを実現します。
製造業
工場に点在するデータをスピーディに資産化
工場内に点在する図面、設備情報、保全履歴、業務データといったそれぞれの情報を意味と関係性でつなぎ、AIが活用できる知識基盤へと変換します。情報の分断や属人化を解消し、根拠ある迅速な意思決定を実現を支援。現場から経営まで一貫したデータ活用を推進します。
変革への道筋
キンドリルと推進する 製造実務のイノベーション
人手不足や技能継承、設備老朽化。
製造現場の課題をAIでどう乗り越えるのか。
製造現場の課題に対するAI活用のユースケースをはじめとして、PoCにとどまらない、実現に向けたポイントをご紹介します。
製造業が直面する課題
01
データはあるが活用できない
データは蓄積されていくものの、分散したままでは活かしきれないという現状があります。“使えるデータ”へ変換できていないのが実態です。
02
システムが分断されている
部門ごとにIT/OT/システムが連携していない、情報同士がつながっておらず、意思決定が人に依存しているといった要因で全体最適が阻まれています。
03
セキュリティリスクが増大
している
接続の拡大とともに、リスクも広がっています。工場と外部ネットワークの境界は曖昧になり、安全性と柔軟性の両立が課題となっています。
より具体性のあるソリューションへ
製造実務のイノベーションを実現するために４つのポイント
現場データを、AIが使える“業務資産”へ
設備やOTデータ、基幹システム、クラウド、現場文書、保全・品質データを統合し、予知保全、異常検知、品質改善、作業支援、計画最適化などの実現につながるデータ基盤を整備します。
つながる工場を、止めずに復旧できる”強靭な基盤”へ
工場全体をひとつの運用基盤として捉え、IT資産・OT資産・通信経路・外部接続を可視化し、監視、保護、復旧までを含めたIT/OTセキュリティ強化を支援します。
安心して使える AI を、現場と経営の”共通ルール”へ
AIガバナンスを、安心してAI活用を広げるための設計図として位置づけ、適用範囲・承認プロセス・利用データ・人による確認ポイントなどを整理します。
AIを、業務を理解し行動する“現場の協働者”へ
品質、保全、生産計画、ナレッジ活用などの領域で、複数のAIエージェントが連携しながら人の判断を支える仕組みを構築します。
データ基盤、IT/OTセキュリティ、AIガバナンス、既存システム連携までを含めて構築することで、安全性と透明性を確保しながら、人とAIが協働する業務変革を支援します。
