製造AIを、現場で使えるものに
工場のデータと 現場の経験で、 生産性と品質の改善から 自律製造まで。
設備内の膨大なデータと現場のノウハウをつなぎます。AIが分析・提案し、管理者の承認のもとで実行できるよう、Ingkleが工場内で支えます。
データもAIも、自社内で安全に100%オンプレミス
工場のデータ
設備・システム・文書・画像現場の経験
資産の関係・異常基準・対応方法NAZARE
データと経験を、AIの判断根拠へ
製造データプラットフォーム製造オントロジー
- 膨大なデータを収集 高速な検索と応答
- 少数のサーバーで開始 必要に応じて柔軟に拡張
- 既存システムと連携 蓄積したデータも活用
NAVIS
目標を理解し、必要な作業を実行
Agentic AI
- 現場の根拠を分析 設備・運用データと知識
- 対応計画を作成 必要な措置と順序を提案
- 実行と結果確認 設備制御後の状態を確認
生産性・品質の改善
自律製造へ
結果を確認・記録し、次の判断に活用
製造現場から研究機関まで、選ばれるIngkle
お客様一覧を見る (33) ↗01 · NAZARE データインフラ
膨大な設備データを、 今、必要な判断へ。
数百台以上の設備データと、MES・ERPなどの業務システムのデータを一つの保存先へ。精密な信号から生産・品質記録まで、分析とAIに活用します。
- 数百台以上の設備からミリ秒以下の精密信号を収集
- MES・ERP・QMS・文書を一つの保存先に統合
- 数百TB以上の蓄積設備データを高速照会
接続したデータで現場を把握
ダッシュボード・トレンド・アラームで変化を把握
生産・品質の原因分析
設備信号とMES・ERP・QMS記録を併せて照会
リアルタイム異常検知・予測
工程・設備別MLモデルを選択開発・連携
社内で柔軟に拡張
サーバー3台構成から設備・データの増加に対応
02 · 製造オントロジー
熟練者のノウハウを、 AIが使えるデータへ
オントロジーは、設備・部品・信号に現場の判断基準と対応方法を結び付け、AIが使える知識にする技術です。
- 現場ヒアリングで熟練者の判断基準を確認
- 独自ツールで設備・信号・対応の関係をデータ化
- 現在の設備データと併せてNAVISの推論に活用
ノウハウを組織の資産に
現場ヒアリングと独自ツールで判断基準を整理
設備・信号の関係を可視化
部品・信号とその影響先を関連付け
NAVISの原因・対応推論
つながった知識と現在の信号から原因・対応を提案
承認後の制御基準
許可範囲内でNAZARE経由のPLC制御
03 · NAVIS 判断と実行
質問から分析へ、 承認から実行へ。
「なぜ不良が増えた？」NAVISは設備信号、生産・品質記録、文書を併せて確認。原因と対応を提案し、承認された措置の実行から結果確認までつなぎます。
- 自然言語の質問で複数システムの分析結果を一度に確認
- 設備データ・熟練者の知識・業務文書で対応計画を作成
- 管理者承認後にNAZAREを通じてPLCで制御し、結果を確認
質問で分析時間を短縮
設備・基幹・文書データを探し根拠付きで回答
現場に合った対応計画
現在の状態と知識から点検・対応順序を提案
承認ベースの自律制御
NAZAREを通じてPLCで制御し、結果を確認
対応後まで確認
回復確認と実行記録を次の判断に活用
生産現場の課題を、こう解決。
加工・成形・溶接・検査の身近な課題から、データ収集、承認後の対応までをご覧ください。
現場の設備構成と運転基準に合わせ、データ接続・判断基準・承認後の対応範囲を設計します。
さまざまな製造現場で積んだ経験。
公開実績を見る半導体材料・部品メーカー M社
設備・ライン・工場へ、毎年適用範囲を拡大。
接続設備を増やしながら、ラインや工場へ適用範囲を広げています。データ量の増加に合わせてサーバーを追加し、保存・処理能力も拡張しています。
関連する内容を見る ↗自動車部品メーカー H社
鉄鋼メーカー K社
自律製造に向けたデータインフラを構築。
鉄鋼製造現場の設備データを収集・保存・照会するインフラにNAZAREを活用。分析やAIで利用できるよう、自律製造に向けた準備を進めています。
関連する内容を見る ↗自社の工程から始める、 製造AI。
製品が違っても、出発点は現場の課題です。
半導体・自動車・ディスプレイ・電子・防衛から、電池・素材・エネルギーまで。身近な設備と工程のデータをつなぎ、生産性と品質のためのAI活用を設計します。
精密加工
CNC加工
活用方法を見る
素材・金属
熱処理
活用方法を見る
半導体
半導体前工程
活用方法を見る
半導体
半導体後工程
活用方法を見る
二次電池
電池電極
活用方法を見る
二次電池
電池組立
活用方法を見る
自動車
車体溶接
活用方法を見る
金属成形
プレス成形
活用方法を見る
射出
射出成形
活用方法を見る
回転設備
ポンプ・モーター
活用方法を見る
エネルギー
発電設備
活用方法を見る
製造自動化
産業用ロボットセル
活用方法を見る
品質検査
画像検査
活用方法を見る
搬送・物流
工場内物流
活用方法を見る
食品製造
食品・包装
活用方法を見る
自動車
自動車最終組立
活用方法を見る
鋳造・鍛造・金属成形
鋳造・鍛造
活用方法を見る
鋳造・鍛造・金属成形
圧延・押出
活用方法を見る
切削・研削・精密加工
研削・研磨
活用方法を見る
洗浄・めっき・塗装・コーティング
洗浄・めっき
活用方法を見る
洗浄・めっき・塗装・コーティング
塗装・コーティング
活用方法を見る
混合・反応・粉体処理
混合・反応
活用方法を見る
熱処理・乾燥・焼成
乾燥・焼成
活用方法を見る
半導体・ディスプレイ・電子工程
電子基板実装
活用方法を見る
半導体・ディスプレイ・電子工程
ディスプレイ加工・検査
活用方法を見る
溶接・接合・精密組立
精密組立・締付
活用方法を見る
食品・医薬品製造と充填・包装
医薬品・バイオ製造
活用方法を見る
製紙・フィルム・繊維・複合材
製紙・フィルム・繊維
活用方法を見る
製紙・フィルム・繊維・複合材
ゴム・複合材成形
活用方法を見る
自社工程を探す
その他の専門工程
活用方法を見るIngkleの現場と、 新しいニュース。
メディアが紹介するIngkleの技術と成長、展示会で出会った製造現場の話をご覧ください。
工場の中で完結する製造ビッグデータ
異なる設備のデータを工場内のサーバーへ集め、長期保存から分析・AI活用につなぎます。
産業用データプラットフォームのグローバルリーダーへ
IBK CEO REPORTが、設備中心のデータインフラを構築する製品と成長の方向を紹介。
製造業向けオンプレミス基盤NAZAREの紹介動画
収集・処理・分析からAI連携まで、NAZAREの仕組みを公式動画で紹介。
CES 2025でNAZAREを紹介
CES 2025で、リアルタイムの産業データとAIによる知見を現場につなぐNAZAREを紹介。
製造現場の生産性を支える技術でScale-up TIPSに選定
設備ビッグデータ技術と製造現場への展開可能性が評価されました。
小さく始めて効果を確かめる製造データインフラ
主要設備でデータインフラを検証し、確認した効果を現場全体へ広げる取り組み。
製造データインフラをつくるIngkleの働き方
Ingkleのビジョン、組織文化、成長の歩みを紹介するインタビュー。
自社工場のAI、どこから始めますか？
工場全体を一度に変える必要はありません。生産・品質の課題を一つ選び、必要なデータの接続から現場での検証まで、Ingkleと進めましょう。
-
減らしたい損失を決める
繰り返す停止、不良、時間のかかる原因調査。担当者と優先課題と対象設備・工程を決めます。
この段階で確認すること優先課題・改善目標 -
データとノウハウをつなぐ
PLC信号、既存システム・文書、熟練者の判断基準を確認。必要な情報をNAZAREで接続・整理します。
この段階で確認すること接続データ・現場の判断基準 -
現場で効果を確かめる
NAVISの原因分析と対応提案を現場で検証。制御が必要な場合は、管理者の承認と許可範囲内で実行・確認します。
この段階で確認すること改善効果・安全な運用基準 -
確認した効果を広げる
検証した方法を次の設備・ライン・工場へ。データ量に応じてサーバーを追加し、運用規模を広げます。
この段階で確認すること設備・ライン・工場への展開計画
導入費用も一緒に検討します。
国・自治体の支援事業や共同研究開発など、自社工場に合う参加の可能性を検討します。
一緒に始める
最初に変えたい仕事を教えてください。
設備・データ環境・解決したい課題を基に、接続から運用までの範囲を検討します。