TECHNOLOGY
RAG・ナレッジのAI活用
「RAG・ナレッジ」に関する記事 28本・導入事例 12件・製品 12件。技術の切り口でまとめています。
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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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技能伝承AIとは?動画分析・作業分析・RAGの3アプローチと導入の手順
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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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技術伝承チャットボットの作り方:熟練者の暗黙知をナレッジ化する4つの工程
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熟練者の暗黙知をRAGに入れる:文書にない知識を聞き取りで構造化する5手順
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保全ナレッジAIアシスタント:設備マニュアル×保全履歴で復旧時間を短くする
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作業手順書RAGの作り方:MESの品番・工程コード・改訂番号で検索を絞る3手順
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製造業の生成AIコスト:ライセンス・API従量・RAG構築・運用の4区分で試算する
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品質記録・過去トラのRAG検索:現場で使える精度にする4つの条件
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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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欧米製造業の生成AI事例20件:Merck・KONE・Schaefflerの成果と条件
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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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社内文書RAGの評価方法:検索適合・回答正確・根拠一致を測る3段階の手順
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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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RAGの精度が出ないときに見直す6項目:製造文書のチャンク分割とメタデータ
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製造業を狙うサイバー攻撃の現状:IBM X-Force・Dragosのデータで見るAI基盤のリスク
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ナレッジグラフ×生成AI:日立・ダイキンの故障診断に見るGraphRAGの使いどころ
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日立HMAX Industryの生成AI:品質ナレッジシステムと故障診断エージェント
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Cognite Atlas AIとは:Schneider 31億ドル買収で何が変わるか
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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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品質クレーム・不具合報告の分析AI:生成AIで8D報告と再発防止を支援する
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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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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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AI開発契約の注意点:経産省モデル契約で確認する成果物の権利と責任7項目
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欧米のプロセス分析AI比較:Sight Machine・Seeq・Braincube・Fero Labs
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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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日立、品質保証のAIエージェント「品質ナレッジシステム」を提供開始
「RAG・ナレッジ」の導入事例
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伊利が阿里云の通义千问でBIエージェントを作り、SC照会を2週間から即時に
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中国アルミの中铝が業界大模型「坤安2.0」で100超の応用シーンを構築
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TCLが表示業界向け大模型「星智3.0」で問題分析効率20%・材料開発効率30%向上
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施耐德电气の上海普陀工場がAI検査・ML計画・LLM保全検索で一人当たり生産82%改善
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施耐德电气の武汉工場が生成AIで保全要員の独り立ちを75日から15日に短縮
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法雷奥の深圳工場が高度アルゴリズムと生成AIの故障対応で不良率45.9%減
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友达光电の苏州工場がAI面接とLLMのメンタルケアで離職率を約70%削減
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thyssenkruppの自動化設備部門が生成AI CopilotでPLCコード開発を支援
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Siemens Bad Neustadt工場が生産Copilotで分散した稼働データを分析
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Siemens Erlangen電子工場が24時間の現場トラブル対応に生成AIチャットを活用
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SchaefflerがSiemens Industrial Copilotで現場のエンジニアリング業務を自動化
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HusqvarnaがAzureのAIで外観確認と夜勤のトラブル対応を支援、40工場へ展開計画
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