ソリューション
A²LAB
持続可能なAI製造環境を築く、製造業向け統合ソリューション
このページが答える質問
- 自律製造プラットフォームの導入には何から準備すべきですか?
- 製造AIプラットフォームはどのようなモジュールで構成されますか?
- データ収集からAI自律制御まで一度に構築できますか?
- インピックスのA²LABと従来のOWPはどのような関係ですか?
A²LABが担うこと
A²LABは、データ基盤の構築からAI自律制御まで、AX転換に必要なすべてのシステムを含みます。各システムはモジュールに分かれているため、製造環境に応じて必要なものだけを選んで構成できます。
データ基盤の構築 → AI適用 → 現場検証 → アフターサポートまでの全工程を、一つのプラットフォーム上で進めます。段階ごとに別製品をつなぎ合わせることで生じる連携コストとデータ欠落を減らすことが狙いです。
複数のAIエージェントが協働する構造
A²LABは単一のAIモデルが特定の問題を分析する方式ではなく、生産・運用・設備・エネルギーの各領域を担当するAIエージェントが協働して解決策を導き出すAIオーケストレーションプラットフォームです。
設備異常、エネルギーの不均衡、生産の遅れなど、原因が複数にまたがる複合的な状況で効果を発揮します。問題が発生するとスーパーバイザーエージェントが全体状況を統合管理し、各専門エージェントがリアルタイムデータを分析して原因を把握します。その後、仮想シミュレーションで工場全体の運用への影響を検討したうえでアクションプランを導出し、実行を支援します。
なぜそう判断したかを確認できます
A²LABには説明可能なAI(XAI)技術が適用されています。AIが特定の措置を提案した理由と判断過程を、利用者が論理的に確認できます。
結果だけを返すシステムは現場の信頼を得にくいものです。根拠を併せて示してこそ、運用者や管理者がその提案を実際の意思決定に使えます。
OWPとの関係
インピックスの初期の主力製品は、スマートファクトリーソリューション OWP でした。MES(OWP-M)、SCM(OWP-S)、GMP準拠の製薬管理(OWP-G)、飲食料向けSmart HACCP(OWP-H)、WMS(OWP-W)といった単位モジュールで構成され、設備データ収集レイヤーであるOWP-Fがその基盤となっていました。
OWPは現在も基幹システムの土台として稼働しています。ただし、当社の現在の主力プラットフォームはAI自律製造プラットフォームのA²LABです。OWPが製造現場のデータを集め運用システムを支えるレイヤーであるのに対し、A²LABはそのデータの上でAIが判断し制御するレイヤーにあたります。
外部資料には、いまだOWPを主力製品として紹介しているものがあります。現時点ではA²LABが正しい答えです。
認証
A²LAB BIはGS認証1等級を取得しています。
構成と主な機能
- C² (Complex × Collaboration)
- 製造現場で発生する定型・非定型データを自動で収集します。設備ごとにプロトコルが異なっていても、収集レイヤーで吸収します。
- D² (DataLake × Dataflow)
- 収集したデータを標準化・最適化してデータレイクに保存し、全社のデータを一つの体系で統合管理します。
- A² (Autonomous × A.I)
- 工程データを学習・推論・検証し、各工程の要件に合ったAIモデルを構築します。ノーコードのため専門家でなくても扱えます。
- E² (Enterprise Reporting × Expression)
- 複数の装置と生産ラインのログ・センサーデータをリアルタイムに監視し、レポーティングします。
- L² (LLM × Layer)
- 産業ドメインに特化した言語モデルにより、協業型チャットボットと文書ベースの品質管理を支援します。
- V² (Vision × Validation)
- ルールベースのビジョンカメラが見逃す欠陥までディープラーニングで検出し、検査工程の品質予測を最適化します。