Electronics AI Agent & Data Platformエレクトロニクス産業向けAIエージェント＆データプラットフォーム
プラットフォームの詳細へ
Platform
レイヤーで構成するプラットフォーム
取り込む → 意味づける → エージェントが動く → 業務に組み込む。各層が、装置データ・検査画像・技術文書を「品質と歩留まりの地図」に変えます。
プラットフォームの詳細へセキュリティ- データレイヤー
装置・ライン・検査機・文書を、既存環境を変えずに取り込む
- セマンティックレイヤー
不良モード・工程・装置・条件・ロットをつなぐ「品質と歩留まりの地図」
- AIエージェント
目的別のエージェントが分析・提案。承認は人
- ワークフロー
会議・検査・変更申請・立ち上げの業務に組み込む
エレクトロニクスの現場が抱える課題と、その根にあるもの
ライフサイクルの短期化、分断されたサプライチェーン、積み上がる装置・検査データ、熟練者の経験知への依存。課題の根は一つ、工程を横断してデータがつながっていないことです。プラットフォームは、装置データ・検査画像・技術文書を「品質と歩留まりの地図」としてつなぎ、その上でAIエージェントが働きます。
ライフサイクルの短期化
立ち上げごとに条件と検査基準をゼロから作り直す。
分断されたサプライチェーン
不良の原因は上流・下流にまたがるが、データは企業と拠点で分断。
積み上がる装置・検査データ
SMT・AOI・試験機・FDC。監視とスプレッドシートで止まっている。
熟練者の経験知への依存
不良判別・号機差補正・条件出しを再現できる人が足りない。
どの工程で、どのエージェントが動くか
各エージェントは主対象の工程を持ちながら、同じ「品質と歩留まりの地図」を共有します。1つの工程から始めて、横に広げられます。
- 設計・試作
- 半導体・部品
- 基板実装
- 組立
- 検査・試験
- 需給・計画
点線は各エージェントが主対象とする工程。エージェントは独立して導入できます。
現場の一日は、どう変わるか
これまで
担当者がMES・AOI・SPI・実装機ログから手作業でデータを集め、会議は数字の確認で終わる。
これから
会議は「打ち手の判断」に。原因特定が早くなり、判断の根拠が残る。
1
Detect
夜間に不良率上昇と不良モードの偏りを検知
2
Analyze
印刷・実装・リフロー条件、号機、部品ロットとの関係を解析
3
Propose
根拠・信頼度つきの報告書を会議前に配信
歩留まり解析レポート
イメージ不良分布（基板マップ）
原因候補と信頼度
- リフロー炉 #1 温度プロファイル82%
- はんだロット A-2354%
- 実装機 #4 吸着ノズル31%
セキュリティ｜機微情報を扱う前提の実行基盤
工程条件・歩留まり・不具合情報は競争力そのもの。データを工場の外に出さない構成、拠点・役割・取引先ごとの権限管理、監査ログ、技術情報の越境管理。セキュリティは付加機能ではなく設計の前提です。
まずは、貴社のデータで検証を
対象工程の選び方、データ接続の可否、PoCの進め方まで、課題の整理段階からご相談いただけます。