NAZARE
データとノウハウを蓄積する、 製造AIのデータインフラ。
設備・業務システム・文書のデータを収集・保存・照会。現場知識をオントロジーで結び、分析・AIに活用し、承認済み制御指令を設備PLCへ伝えます。
- 接続・収集
- 保存・照会
- 現場知識
- AI活用・制御連携

NAZARE
設備・業務システム・文書のデータを収集・保存・照会。現場知識をオントロジーで結び、分析・AIに活用し、承認済み制御指令を設備PLCへ伝えます。

NAVIS
リアルタイム設備データ・運用記録・現場知識を結んで回答するAgentic AIプラットフォーム。根拠と対応案を示し、管理者承認後にMCP経由でNAZAREへ実行を依頼します。

不良原因の分析や設備異常の検知など、まず解決したい問題を決めます。必要な設備・生産・品質データを収集・保存・検索できる環境を構築しながら、AIの導入と検証も進めます。構築したデータインフラは、他の設備や工場のAI活用にも展開できます。
NAZARE
NAVIS
工場全体のデータ接続が完了するまで待つ必要はありません。先に接続した設備で分析・対応を検証し、適用範囲を広げます。
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タグ名の違いで分析をやり直さないよう、共通用語と関係を管理。AAS・MDRで設備資産とデータの意味を整理します。
作業の始まりと終わりを定義し、基準作業と実際の信号を比較。繰り返し生産で変化した区間から、品質・設備点検の優先順位を決めます。
異常時の圧力・温度・電流などを並べて比較。短い区間は詳しく、長い期間は集計して原因候補を絞ります。
PLC・CNCの信号から既存の生産・品質システムの記録まで接続。収集項目と実際の値を確認し、同じデータを監視と分析に活用します。
接続元・保存容量・処理状態をまとめて管理。現場の拡大で増える運用項目を共通画面と基準で整理します。
圧力の値も、どの設備のどの測定点かが分かって初めて活用できます。工場・設備・製品・信号を結び、人とAIが使えるデータにします。
欠損・遅延・範囲外の値を区別。元の記録と処理基準を管理し、現場分析・AIに使うデータの信頼性を高めます。
条件に応じて値を整え、必要な計算信号を作成。設備信号と既存システムの記録を用途に合わせ、分析前の繰り返し作業を減らします。
停止時間だけでなく理由も記録。繰り返す停止原因と部品交換履歴から、生産ロスを減らす箇所を見つけます。
データを外に出せない工場向けにオンプレミス運用を支援。担当ごとに設備・機能の利用範囲を分け、閲覧と制御の権限を区別します。
数百台の精密な信号は膨大な履歴になります。NAZAREは社内に蓄積し、必要な設備・期間・項目を照会してリアルタイム活用と長期分析を支えます。
工程専用MLの判断には、その瞬間の精密なデータが必要です。NAZAREが学習履歴とリアルタイム信号を準備し、NAVISが現場知識と合わせて結果を説明・対応を計画します。
何を異常とし、何を先に確認し、どう対応するか。専門家がインタビューとツールで知識を整理し、設備・部品・信号・基準・対応を関係で結びます。これがNAZAREのオントロジーです。
工場全体の稼働状況から個別設備の信号まで確認。稼働・待機・停止とアラームをまとめて把握し、巡回確認の時間を減らします。
何を異常とし、何を先に確認し、どう対応するか。専門家がインタビューとツールで知識を整理し、設備・部品・信号・基準・対応を関係で結びます。これがNAZAREのオントロジーです。
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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。