業界ソリューション

製造業はナレッジギャップとデジタルトランスフォーメーションという二重のプレッシャーに直面しています。LargitData は RAGi 企業 AI 知識ベースと QubicX オンプレミス AI プラットフォームを通じて、製造業が各部門に散在する技術文書・SOP・専門家の経験をインテリジェントな知識管理システムへと変換し、重要な知識を効果的に継承して業務効率を向上させるよう支援します。

業界の課題

製造業がインダストリー 4.0 に向かう過程で、知識管理と業務効率は最も緊急に解決が必要な課題です：

• 知識のサイロ化が深刻：設計図面・製造パラメータ・品質規格・設備保守マニュアルなどの重要文書が異なる部門とシステムに分散しており、エンジニアが情報を検索する際に複数のシステムを横断する必要があり、時間がかかり見落としが生じやすい状況です。
• 専門知識の流出リスク：ベテランエンジニアや技術者が定年退職または離職する際、個人の経験の中に存在する大量の暗黙知（トラブルシューティングのノウハウ・製造プロセスの調整経験など）を効果的に継承することが困難です。
• 設備トラブルシューティングの効率が低い：生産ラインの設備に異常が発生した際、保守担当者は分厚い設備マニュアルを参照するかベテランエンジニアの到着を待つ必要があり、ライン停止時間が長引く原因となっています。
• 品質管理文書が膨大：ISO 品質管理システム・顧客監査文書・FMEA 分析報告などの文書量が膨大であり、品質管理担当者が監査準備や顧客クレーム対応の際に必要な情報を検索することが困難です。
• サプライチェーン情報の統合が不十分：サプライヤーの仕様書・受入検査報告書・契約条項などのデータが分散管理されており、調達チームと品質管理チームが迅速に比較・照会することが困難です。

業界ソリューション

LargitData は製造業向けに知識管理を中核とした AI ソリューションを提供します：

RAGi — 製造業向けインテリジェントナレッジベース

• 技術文書、設備マニュアル、製造 SOP、品質規格などを AI 駆動の企業ナレッジベースとして統合します。
• エンジニアは自然言語での質問により技術情報を迅速に検索でき、例えば「CNC 加工センターの主軸に異常振動が発生した場合の原因と対処手順」のように問い合わせることができます。
• AI が関連文書から自動で回答を抽出し、出典を明示することで、情報のトレーサビリティを確保します。
• ベテランエンジニアのトラブルシューティング経験と製造プロセス調整ノウハウのデジタル化を支援し、恒久的な企業知識資産を構築します。

詳細はこちらRAGi エンタープライズAI検索拡張生成エンジン

QubicX — 工場向けオンプレミス AI 導入

• すべての AI 演算は工場の内部サーバーで実行され、機密の製造パラメータと設計図が外部に流出することはありません。
• 工場のネットワーク環境が制限されている場合や隔離されている場合でも、AI システムは外部クラウドサービスに依存せず独立して稼働します。
• 工場の既存 MES（製造実行システム）・ERP・PLM システムとの統合に対応しており、既存の IT アーキテクチャにシームレスに組み込むことができます。
• 工場の規模に応じて柔軟に拡張でき、単一の生産ラインから複数拠点への展開まで対応します。

詳細はこちらQubicX オンプレミス AI プラットフォーム

多様な活用シーン

シナリオ 1：設備障害のインテリジェント診断

ある半導体パッケージング工場は、すべての設備の保守マニュアル・過去の修理記録・トラブルシューティング経験を RAGi 知識ベースにインポートしました。生産ライン設備に異常が発生した際、保守エンジニアは現場でスマートフォンやタブレットを使って「Wire Bonder の第 3 トラックのワイヤー送りが不調で、時々断線する」などと自然言語で故障状況を記述でき、AI がリアルタイムで知識ベースから過去の事例と照合して対処手順を提案し、平均故障修復時間（MTTR）を 45% 短縮しました。

シナリオ 2：新任エンジニアの迅速な育成

ある精密機械加工工場はベテラン職人の相次ぐ定年退職によるナレッジギャップ危機に直面していました。工場は職人たちの数十年にわたる加工経験・工具選定の原則・製造パラメータ調整のノウハウを整理して RAGi 知識ベースにインポートしました。新人エンジニアは作業中に問題が生じた際にいつでも AI 知識ベースに質問でき、まるでベテランの仮想師匠が常に側で指導してくれるような環境を実現しています。

シナリオ 3：品質監査文書の迅速な照会

ある自動車部品サプライヤーは IATF 16949 品質管理文書・顧客固有要求事項（CSR）・PPAP 文書・過去の監査記録を RAGi 知識ベースにインポートしました。顧客がサプライヤー監査を実施する際、品質管理担当者は「Ford Q1 評価における不良品管理の具体的な要件は何ですか？」とリアルタイムで照会でき、AI が関連文書から迅速に回答を集約し、監査対応の効率を大幅に向上させます。

シナリオ 4：サプライヤー情報の一元管理

調達チームと品質管理チームは、すべてのサプライヤーの仕様書・材料安全データシート（MSDS）・受入検査報告書・契約条項を RAGi 知識ベースにインポートしました。代替サプライヤーの探索や材料規格の比較が必要な際、自然言語での照会によってサプライヤー横断の比較情報を取得でき、過去の紙文書や電子ファイルを一件ずつ参照していた非効率な方法から脱却できます。

シナリオ 5：製造プロセス標準化とベストプラクティスの共有

グローバル製造グループは各工場の製造 SOP・改善提案（Kaizen）記録・ベストプラクティス事例を統一された RAGi 知識ベースにインポートしました。A 工場のエンジニアは「B 工場では同じ製品の表面粗さ不良問題をどのように解決したか」を照会でき、工場間のナレッジシェアリングと製造プロセスの標準化を促進します。

期待される成果

• 設備障害の修復時間を 40〜50% 短縮：AI ナレッジベースにより、保守担当者がトラブルシューティングの提案を即時に取得でき、生産ライン停止による損失を大幅に削減します。
• 新入社員の訓練サイクルを 30% 短縮：AI アシスタントが常時技術指導を提供し、新任エンジニアが独立して業務を遂行する速度を加速します。
• 知識資産の永続的な保存：ベテラン社員の暗黙知をデジタルナレッジベースに変換し、人員異動による知識の流出を防ぎます。
• 監査準備時間を 50% 削減：AI が品質文書と履歴記録を迅速に集計し、監査対応効率を大幅に向上させます。
• データセキュリティはどのように確保されますか？：QubicX のオンプレミス展開により、機密性の高い製造パラメータと設計図面が工場内部に保持され、情報漏洩のリスクを排除します。