インダストリアルAIのPoC・実装課題を解決するウェビナー開催

インダストリアルAIのPoCが抱える課題とは

近年、製造業界においてインダストリアルAIのPoC（Proof of Concept）が増加しています。これは、AIの実用性を検証するための重要なステップですが、実際の業務プロセスに対応させる上での課題も多く存在します。このような背景から、シーメンスが主催するウェビナーが開催されることになりました。

PoCから業務利用への課題

言うまでもなく、AI技術は進化を続けています。しかし、その革新が現場での業務にスムーズに組み込まれない現実があります。PoCが成功したにもかかわらず、実際のビジネス環境では活用されにくいケースが多いのです。特に、生成AIやAIエージェントに対する期待が高まる一方で、その実装が思うように進まない状況に、製造業界も戸惑っています。

分断されたデータの影響

インダストリアルAIがPoCで止まる理由の一因には、関連データがERPやPLM、MESなど異なるシステムに分断されていることが挙げられます。このように情報が部門や用途ごとに孤立していると、AIはスムーズに判断を下すことができません。データの相互関係や業務上の意味が失われているためです。これではAIは、現場の状況を理解し、適切な判断や業務実行につなげることが難しいのです。

ウェビナーの内容と目的

上記の課題を解決するために、シーメンスとマクニカが共同でウェビナーを開催します。このセミナーでは、インダストリアルAIをPoCで終わらせることなく、データ、インテリジェンス、アプリケーションの三層統合を通じて、実用化に向けた進め方を解説します。

- シーメンスのアプローチ: シーメンスのIntelligence Center XやGraph Studioを利用し、企業内の分散されるデータの関係性を整理します。これにより、AIが判断に必要とするデータ基盤を構築します。
- マクニカの実践的視点: マクニカのAI活用に関する実践的な視点も紹介される予定です。これにより、視聴者はAIを現場にてどのように動かすかを具体的に学ぶことができます。