本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。

なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。

PoCは成功しても、AIが現場の業務で使われない

生成AIやAIエージェントへの期待が高まり、製造業でもさまざまな検証が進められています。一方で、PoCでは一定の成果が得られても、実際の業務プロセスには組み込まれず、現場で継続的に使われないケースも少なくありません。AIを導入することと、AIが業務の中で判断し、実行まで担うことの間には、依然として大きな隔たりがあります。

ERP・PLM・MESに分断されたデータでは、AIは判断できない

インダストリアルAIがPoCで止まる背景には、AIそのものの性能だけでなく、AIが判断の根拠とするデータの問題があります。ERP、PLM、MESをはじめとする各システムに蓄積された産業データは、部門や用途ごとに分断され、データ同士の関係性や業務上の意味が失われたまま管理されていることがあります。この状態では、AIが必要な情報を横断的に参照できず、現場の状況を正しく理解したうえで、判断や業務実行につなげることは困難です。

シーメンスとマクニカが示す、三層統合によるAI Platformの全体像

本セミナー…