DATA_AI — インテリジェンスエンジン
IRISプラットフォームのAIバックボーン。機械学習モデル、RAGナレッジベース、独自のLLM——製造のために専用に構築されています。
ほとんどの製造AIは後付けで取り付けられます——ここにダッシュボードのウィジェット、あそこに予測アラート。DATA_AIは違います。あらゆるIRISモジュールが拠り所とする基盤的なインテリジェンス層であり、データ、モデル、AI主導の意思決定の単一の真実の源を作り出します。
生のセンサーストリームから本番品質のMLモデルまで、DATA_AIはデータのライフサイクル全体を管理します。データベース、API、IoTセンサー、ファイルなどあらゆるソースからデータを取り込み、設定可能なパイプラインで変換し、学習に使えるバージョン管理されたデータセットに保存します。モデルは実験を通じて追跡され、中央レジストリに登録され、低レイテンシのAPIで提供されます。
DATA_AIを独自たらしめるのはクローズドループです：AIは分析するだけでなく推奨し、その推奨は人が承認・実行するタスクになります。新たな実行データがモデルに戻り、サイクルごとにモデルを賢くします。
機能
製造のためのフルスタックAI
取り込みから推論まで、データから意思決定までのパイプライン全体をカバーする8つの中核機能。
MLモデルのライフサイクル
実験から本番までのエンドツーエンド管理。モデルの学習・評価・バージョン管理・デプロイ・監視を、すべてIRISエコシステム内で。A/Bテストと自動ロールバックを含みます。
RAGナレッジベース
運用文書、SOP、保全ログをベクトルインデックス化されたナレッジベースに取り込みます。検索拡張生成（RAG）は、汎用の学習データではなく実際のデータに基づいた回答を提供します。
LLMind — 独自LLM
製造オペレーションでファインチューニングされた、IRIS独自の大規模言語モデル。LLMindは生産の文脈を理解し、貴社の領域の言葉を話し、完全なデータ主権のためオンプレミスで動作します。
AI推奨エンジン
モジュール横断の分析が、保全スケジューリングから品質調整まで、実行可能な推奨を生成します。すべての提案に信頼度スコアと人による承認ゲートが含まれます。
ベクトル埋め込みとセマンティック検索
非構造化データを高次元ベクトルに変換。セマンティック検索はキーワードではなく意味で関連情報を見つけ、暗黙知を誰もが利用できるようにします。
ML Studioと実験
データサイエンティスト向けの組み込み実験プラットフォーム。ハイパーパラメータを追跡し、実行を比較し、メトリクスを可視化し、勝者のモデルをワンクリックでレジストリに昇格させます。
特徴量ストアとパイプライン
オンライン・オフラインで提供される、バージョン管理された再利用可能な特徴量による集中化された特徴量エンジニアリング。ETL/ELTパイプラインがデータ変換、スケジューリング、エラー回復を自動的に処理します。
合成データ学習
過去データを何年も待つ必要はありません。Digital Twinのシミュレーションから合成学習データセットを生成し、展開初日から予測モデルを可能にします。
ユースケース
測定可能なROIをもたらすAI
DATA_AIは、停止を減らし、欠陥を防ぎ、計画を最適化する具体的なユースケースを支えます——何年もではなく、数週間で測定できる成果とともに。
予知保全
MLモデルがセンサーのテレメトリ、振動パターン、保全履歴を分析し、設備故障を発生の数日前に予測——計画外停止を最大40％削減します。
品質予測
欠陥がラインの終わりに達する前に捉えます。プロセスパラメータと検査データで学習したモデルが、リスクのあるバッチをリアルタイムで警告します。
需要予測
過去の販売、季節性、外部シグナルを組み合わせ、MLの精度で需要を予測——最適化された生産計画のためにAPSへ直接供給します。
統合
すべてのモジュールにわたるインテリジェンス
DATA_AIは孤立していません——あらゆるIRISモジュールが予測、推奨、インサイトのために利用する共有の頭脳です。
MES
生産テレメトリがMLモデルとリアルタイムダッシュボードを支える。
QMS
品質データが予測モデルを学習させ、異常アラートをトリガー。
CMMS
保全履歴が予知保全アルゴリズムを支える。
WMS
倉庫の流れのデータが需要・在庫予測を可能にする。
KPI
AIの推奨がKPIダッシュボードに直接表示される。
APS
需要予測が高度な計画とスケジューリングを支える。
HSE
安全データがリスク予測とインシデント予防のモデルを学習させる。