製造の専門知識を
組織の中で活用できる力に
半導体オントロジー、知識検索、ローカルLLMをつなぎ、技術者の意思決定を支援します。オンプレミスでの導入により、機密性の高い製造知識を、お客様が管理する環境内で保持しやすくします。
現場の知識に基づく回答を
工程固有の知識を、回答に反映
汎用LLMだけでは、企業ごとに異なる設備、工程、判断基準を十分に反映できない場合があります。
機密性の高い専門知識を社内に保持
工程条件やトラブル対応の記録は、外部のクラウドサービスと共有できないことも少なくありません。ローカル環境への導入により、お客様のデータ取り扱い要件に沿った知識活用を支援します。
工程を理解し
技術者の問いに答える
オントロジーによって、製造工程・設備・不具合に関する概念と、それらの関係を構造化します。検索機能が、技術者の質問に関連する技術文書や作業記録を結び付け、ローカルLLMがその文脈を踏まえて回答と説明を生成します。
現場の知識・データ
技術文書、作業記録、利用可能な因果AIの分析結果
半導体オントロジー ＋ 検索
工程・設備・不具合の関係を構造化し、ベクトルデータベースを通じて関連情報を検索します。
ローカルLLM・エージェント
検索で得られた文脈を用いて質問に答え、分析結果を説明し、技術者の意思決定を支援します。
技術者の業務を支える
改善案の説明
因果AIの分析結果と、それを裏付ける根拠を、製造チームに適した言葉で説明します。
工程パラメータの検討支援
関連する現場情報を用いて、工程条件を検討します。提案されたパラメータ変更は、実施前に技術者が確認します。
技術文書・知識の検索
構造化された知識と検索機能を使い、技術文書や作業記録から関連情報を見つけます。
設計チームへの知識共有
現場の情報共有要件に従い、関連する製造の知見を設計チームが利用できるようにします。
Run it on-premises.
Connect it to causal AI.
Deploy within your controlled environment, and combine the local LLM with the Causal AI Platform to explain analysis results to your engineers.
On-premises deployment
Knowledge retrieval and local LLM inference can run within your on-premises environment. Training, model updates and data-access conditions are defined for each deployment.
Causal AI Platform integration
Use available causal AI results as input, and explain improvement proposals and their supporting evidence in language suited to the manufacturing team.
まずは製造現場の課題をお聞かせください
お客様の工程、データ、導入環境についてご相談ください。