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設計・開発のAI活用
「設計・開発」に関する記事 71本。業務の切り口でまとめています。
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FactoryTalk Conductorを試す前の確認表:2027年第1四半期の提供までに揃える12項目
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Booz Allenの実験でAIは16分でOT制御網へ:深刻に受け取る理由と割り引く理由
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Schneider×PTC買収で点検する12項目:WindchillとMES連携の確認表
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製造業の生成AI活用の全体像:業務別12ユースケースと導入の順番
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製造業の設計・開発AI:生成設計・CAE代替・図面AI・設計ナレッジの4分野
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製造業の社内文書RAG入門:手順書・図面・品質記録を検索する5層構成
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フィジカルAIの全体像2026:基盤モデル・ヒューマノイド・シミュレーションの3層
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生成AIの情報漏えい対策:製造業が決めるべき入力禁止情報とログ管理の7項目
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PLC・ラダー生成AIの実力:LLM4PLC論文の成功率47%→72%が示す検証ループ
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EU機械規則2023/1230とAI:「自己進化する安全機能」は第三者評価が必要に
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NVIDIAのフィジカルAI戦略:Omniverse・Mega・Cosmos・GR00Tの関係を整理
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生成設計(ジェネレーティブデザイン):GMのブラケット40%軽量化の条件と限界
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手書きチェックシートのAI-OCR:認識率99%の前提と帳票設計5つのコツ
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製造業のデータレイク・レイクハウス:ブロンズ・シルバー・ゴールド3層の設計
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作業手順書を生成AIで作る:CAD・BOM・動画から下書きする4つのパターン
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製造業のローカルLLM・オンプレ生成AI:図面を社外に出さない4つの構成
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産業機械メーカーのAI活用:受注設計・調達・組立・アフターサービスの4領域
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図面AI:2D図面からGD&T・寸法を読み取る技術と見積・検図への応用
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IEC 62443とAI・データ基盤:ゾーンとコンジットで工場データをクラウドへ出す設計
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Human-in-the-loopの設計:製造業AIエージェントの承認ゲートを置く5つの場所
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SiemensとNVIDIAの「産業AI OS」提携:CES 2026の発表を読む
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CAE代替モデル(サロゲート):MeshGraphNetsで解析を最大289倍速くする仕組み
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sim-to-realとは:シミュレーションで学習したロボットを実機で動かす4つの課題
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MQTTとSparkplugの違い:ISO/IEC 20237を工場で使う判断基準
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NVIDIA Omniverseで工場デジタルツイン:Mega Blueprintとロボットフリート検証
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AI-OCRの結果をMES・QMSに登録する:ロット紐付けと修正確認フローの設計
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PLC・ラダーのコード生成AI:Siemens Industrial Copilotとオムロンの取り組み
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製造業AIエージェントの設計:Siemensのオーケストレーター型に学ぶ5つの原則
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米国再工業化×フィジカルAI:1.2兆ドル投資とNVIDIA連合の実像
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マテリアルズ・インフォマティクス:材料開発の実験回数を1/9にした逐次学習
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製造現場の生成AIガードレール:数値・規格値を間違えさせない5つの設計
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図面を生成AIで検索する:PDF図面・CAD・BOMを読ませる3つの方式と限界
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中国の工業AIは「スマイルカーブ」型:生産段階の事例は19.9%→25.9%へ
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自動検図AI:新晃工業×ABEJAの検証に見る設計レビュー自動化の範囲
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ベイズ最適化で条件出し:射出成形16実験で最適条件に届いた研究の読み方
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Siemens Industrial Copilotとは:4製品の範囲と提供状況
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Cognite Data Fusionとは:産業ナレッジグラフとSchneider買収後の行方
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パナソニックの「中国先行」生成AI家電:オフラインSLMと開発拠点の移管
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製造業の「主権AI」:AWSとDassaultが示すオンプレ回帰の流れ
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航空宇宙のAI活用:生成設計の軽量化・複合材検査・品質記録の3領域
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2D図面から3D CADを自動生成するAI:オリオン機械の実証と実務の課題
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Dassaultの「Virtual Companions」:Aura・Leo・Marieと19スキル
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Dassaultの3DEXPERIENCE Virtual Companions:Aura・Leo・Marie 3つのAIの範囲
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PLC開発Copilot比較:Siemens・Rockwellの2製品の機能と注意点
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FMEAを生成AIで支援する:故障モードの洗い出しと過去トラ照合の3ステップ
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金型メーカーのAI活用:見積・加工条件・金型保全とメンテナンス時期の予測
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生成AIと著作権:製造業の設計図面・技術文書・マニュアルで注意する5点
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設計レビューに生成AIを使う:DR指摘の抜け漏れチェックと過去トラ照合の3手順
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Siemensの産業用基盤モデル(IFM)とは:3Dモデルと図面を読むAIの狙い
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営業秘密・ノウハウを守るAI活用:生成AIへの入力と学習データの管理4原則
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新製品・品番切替の需要予測:履歴がない品目を類似品で予測する3つの手法
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CAD・PLMの生成AIアシスタント比較:Dassault・Autodesk・Aras・PTCの4社
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PTCのAI戦略:Windchill AIとServiceMaxでデジタルスレッドをエージェント化
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溶接ロボットのAI:ファナックAI溶接エージェントの「ゼロ教示」はどこまで本当か
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板金加工のAI活用:図面からの見積・ネスティング・曲げ順序の自動化
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EUサイバーレジリエンス法(CRA):AI搭載製品の輸出で求められる4つの義務
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Rockwellの生成AI:Design Studio CopilotとOptixのPhi-3活用
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生成AIの社内利用ルールの作り方:製造業が入力禁止情報など定めるべき10項目
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デジタル製品パスポート(DPP)と工場データ:EU規制に備えるデータ基盤の準備
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IEC 61131-3のコード生成AIを現場で使う安全ルール:レビューと試験の5原則
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NEC cotomiを製造業で使う:128Kコンテキスト・MCP対応と業種特化モデル
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EU機械規則2023/1230とAI搭載ロボット:2027年適用で輸出機械メーカーが備えること
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NIST SP 800-82 Rev.3とは:OTセキュリティガイドを製造業のデータ基盤で使う要点
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PTCの生成AI戦略:Codebeamer CopilotとWindchillのAI機能
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化粧品メーカーのAI活用:処方開発・多品種少量の計画・充填検査の3課題
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製造業AIのセキュリティ:データ持ち出し・OT接続・クラウドの3つのリスク
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図面をどのAIに見せるか:ファナック・三菱重工の国産基盤モデル投資と経済安全保障
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製造業R&Dの情報探索AI:ストックマークAconnectで論文・特許を調べる使い方
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設計・開発部門のAI活用:図面検索・CAE代替・生成設計の5つの使い方
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ファナック「AI溶接エージェント」発表:図面から溶接条件とロボット動作を生成
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Dassault、Virtual Companionsを19スキルに拡張し主権クラウドで稼働
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