会社情報
現場の次の課題を解くための研究。
産業・中小企業事業でデータ・AIを開発実証し、適用範囲を広げます。
詳細のご案内
適用範囲と確認事項
製造AIの四つのつながりを研究・実証。
製品ごとの生産・検査履歴、現場関係に基づく原因追跡、複数機関のモデルの社内運用、承認・対応・評価の自律運用を研究します。製造企業・研究機関の専門性を共通基盤で接続。計画書の処理量・精度・自動化率は開発目標で、保証性能や達成済み顧客成果ではありません。
製品と現場課題を共に進める
エッジ収集、大規模時系列、製造AI、自律運用を研究し、現場要件から実証と経験を積みます。
以下は提供資料時点の期間・状態で、目標・進行・完了を区別します。
企業紹介に記載された主要事業
| 事業 | 資料上の期間 | 状態 |
|---|---|---|
| TIPS | 2021.10–2023.09 | 完了 |
| DX事業 | 2023.04–2024.12 | 完了 |
| Scale-up TIPS | 2024.12–2027.11 | 進行 |
| 国際産業技術協力 | 2024.10–2027.09 | 進行 |
| K社 鉄鋼製造AI | 2025.09–2029.12 | 進行 |
製品の公開日程を示すものではありません。
データ・AI基盤の研究範囲
提供計画での担当はデータ基盤とAgentソフトです。品目・LOT・設備・工程の関係、オントロジー、配信、MCP、承認と評価を研究します。
加工装置や他機関成果を自社実績とせず、制御範囲は開発・検証で定めます。
顧客と検討する進め方
製品導入・実証・支援・共同R&Dを準備度に合わせて検討し、製品適用と研究を分けて日程・成果・担当・評価を合意します。支援は公募と審査に依存します。
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。