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。データを「品質と歩留まりの地図」に変え、その上でAIエージェントが働くためのレイヤーです。
01
データレイヤー
装置・ライン・検査機・文書に散在するデータを、既存環境を変えずに取り込みます。
装置・ライン・検査機との接続
標準コネクタで接続し、ロット・基板・部品・シリアル単位でIDを揃えます。
SECS/GEM · OPC UA · IPC-CFX / Hermes · MES / YMS / QMS · AOI / SPI / X-ray · ICT / FCT
検査画像・実装ログ・試験データの構造化
画像と数値を統一スキーマに正規化し、不良モードの分類体系と紐づけます。
はんだ・部品・外観・ウェハ欠陥画像 · 実装機ログ · 電気特性 · 信頼性試験
技術文書のナレッジ化
図表・写真を含めて意味を保ったまま索引化し、エージェントが根拠として参照できる形に。
工程仕様書 · 装置マニュアル · 不具合報告書 · FMEA · ECO · データシート
02
セマンティックレイヤー
不良モード・工程・装置・条件・部品ロットを、各社の工程文脈でつなぎます。AIが「なぜ」を辿れる地図です。
工程・装置・ロット・不良モードの関連付け
部品ロット→基板→実装→組立→試験を一本の因果の鎖にします。
トレーサビリティ · 因果グラフ · 号機 · 条件 · 材料ロット
エレクトロニクス固有のオントロジー
工程語彙・不良分類・装置パラメータ辞書を標準搭載。各社のコードにマッピングするだけ。
半導体前後工程 · SMT · 組立 · 試験 · 部品カテゴリ
権限管理・ガバナンス
拠点・部門・役割・取引先ごとに制御し、参照と実行をすべて監査ログに。
ロールベース権限 · 監査ログ · 技術情報の越境管理
03
AIエージェント
地図の上で目的別のエージェントが動きます。検知・分析・提案はAI、承認は人、実行は承認後。
- 1AI
検知
- 2AI
分析
- 3AI
提案
- 4人
承認
- 5AI
実行
歩留まり低下・不良率上昇を検知し、原因の工程・装置・部品ロットを特定。
印刷・実装・リフロー・プロセスレシピと品質の関係を学習し、最適条件と号機補正を提案。
はんだ・部品・外観・ウェハ欠陥を自動分類し、AOI・SPI・X線の過検出を抑制。
不具合報告書・仕様書・マニュアル・データシートを横断し、根拠つきで回答。
04
ワークフロー ─ どの工程で、どのエージェントが動くか
会議・検査運用・変更申請・立ち上げに組み込まれ、業務を回すほど精度が上がります。
- 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。
基盤技術と、エージェントを構成する Algorithm Modules
数理最適化・時系列解析・コンピュータビジョン・因果推論・自然言語処理・マルチモーダルの基盤技術を組み合わせて実装した Algorithm Modules が、各エージェントの部品になっています。
HIIIの独自性
01
東京大学AI研究者チームが研究開発から実装まで
エージェントの中身は外部モデルの薄いラッパーではなく、自社で検証した Algorithm Modules。
02
エレクトロニクス産業に特化したドメインライブラリ
工程語彙・不良分類・装置パラメータ辞書を標準搭載。INDAXONの5業界の知見を土台に。
03
根拠を示し、人が承認して実行する
提案には常に根拠データと信頼度。装置設定の変更は担当者の承認を経て実行。
04
現場に入るチームと、AI CoE+ の伴走
導入時は現場と一緒にデータの意味を定義、導入後は定例で運用と拡張を支える。
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。