現場
KODAITSU · Digital Twin · Industrial AI

現場力を、リアルタイムの意思決定力へ。

工場には既に豊富なデータがあります。足りないのは、現場で起きていることと、それが求める判断との「距離」を最短にすることです。KODAITSUは既存システムを接続し、工程文脈のツインを構築し、主権的な Industrial AI を設備のそばに置きます —— 権限は人の手に残したまま。

KODAITSU at a glance

KODAITSUは、現場・データ・意思決定をつなぐ実装パートナー。

既存システムを尊重しながら、現場の状況を共通の運用像に統合。AIの推奨を、人の判断と改善活動につなげます。

01

現場起点

設備・工程・品質・物流の、実際の制約から設計。デモからではなく。

02

統合設計

PLC / SCADA / MES / QMS / ERP を一つの文脈で接続。置き換えではなく。

03

実装と定着

推奨 → 判断 → 実行 → 学習を、現場の運用に組み込む。

The shift · why now

課題はデータ不足ではなく、現実と判断の「時間差」。

工場には既に豊富なデータがあります。しかし、工程横断の状況理解と意思決定は、依然として分断されがちです。KODAITSUの役割は、データを増やすことではなく、判断までの距離を短くすること。

SENSE
感知
設備・品質・物流の信号
CONTEXT
文脈化
工程と因果を同じ文脈へ
DECIDE
判断
人が早く、根拠を持って判断
KODAの役割:データを増やすことではなく、判断までの距離を短くすること。

既存のやり方との整合

生産方式を置き換えず、現地現物と改善の循環を高速化。

現地現物・標準作業・継続的な改善という改善文化は、そのまま権威として残ります。KODAITSUはその上に運用レイヤーを加えます:常時同期・予測と推奨・監査可能な学習 —— 現場の改善を、より早く、安全に検証できる状態へ。

既に示されている方向性

技能とデジタルの融合

3D化された設備と現場の知見を結ぶインタラクティブなデジタルツインを、生産性・リードタイム改善に活用。

KODAが加える運用レイヤー

常時同期 · 予測/推奨 · 監査可能な学習

現地現物の循環を、現場の改善をより早く検証できる状態へ —— そのすべての手順が記録に残る。

What the twin does

デジタルツインは「見える化」ではなく、判断と検証の運用基盤。

現場とデジタルを双方向で結び、改善仮説を安全に検証してから運用へ戻します。

観測
観測
設備・工程・品質・物流の状態を同期
理解
理解
イベントを工程文脈と因果で整理
予測
予測
異常・遅延・制約を先回りして評価
実行
実行
人が判断し、結果を次の改善へ戻す
双方向の学習ループ:現場 → ツイン → 判断 → 現場。

KODA product stack

モデル単体ではなく、現場で使い続けられる運用構造。

01 CONNECTPLC / SCADA / MES / QMS / ERP / データプラットフォーム
02 TWIN設備・工程・品種・人・物流を同じコンテキストへ
03 INTELLIGENCE異常検知・予測・シミュレーション・優先順位付け
04 ACTIONアラート・推奨・ワークフロー・担当者への引き渡し
05 GOVERNANCEalways on権限・監査・モデル評価・人による承認・継続改善

Reference architecture

既存システムの上に、工程文脈と意思決定のレイヤーを追加。

置換ではなく接続。必要なデータだけを、安全に、段階的に統合します。

既存
システム
既存システム
PLC / MES · QMS / ERP
安全な
接続
安全な接続
API / Edge · Event Stream
KODA
TWIN
KODA Twin
工程モデル · 履歴 · 関係性
Industrial
AI
Industrial AI
検知/予測 · 推奨/検証
人の
判断
人の判断
承認/実行 · 学習/改善
データ主権 · アクセス制御 · 監査ログを、全レイヤーに適用。

Use cases

一つのアーキテクチャを、価値が明確な一点から。

ユースケース 01 · 生産フロー

生産フローの変動を、止まる前に捉える

微停止・滞留・仕掛・順序変動を工程横断で関連付け、制約の兆候を提示。どこが次のボトルネックになるか、何を先に確認すべきか、変更が後工程へどう波及するか。

AIは推奨。最終判断とアンドン運用は現場が保持。

ユースケース 02 · 品質インテリジェンス

品質の異常を、単一信号ではなく文脈で捉える

画像・寸法・設備条件・作業履歴・部品ロットを統合し、発生前後のパターンと影響範囲を整理します。

早期検知 · トレーサビリティ · 原因探索支援 —— 検査員は説明可能な根拠を保持。

ユースケース 03 · 保全・エネルギー

保全とエネルギーを、同じ設備文脈で最適化

状態変化・故障履歴・負荷・サイクル・消費エネルギーを統合し、リスクと生産影響を踏まえて点検順位を提示します。

設備状態 · 停止リスク · 部品寿命 · サイクル負荷 · 製品当たりエネルギー。

ユースケース 04 · 構内物流

部品・車両・人の動きを、生産順序と同期

かんばん・部品棚・AGV・ドック・在庫・工程計画をつなぎ、欠品・混雑・遅延の予兆と代替案を提示します。

何が、どこで、いつ不足するか —— どの変更が最小の波及で済むか。

Human-centred Industrial AI

AIが決めるのではなく、人がより良く決められる状態へ。

KODAは、推奨の根拠・信頼度・影響範囲を提示。承認・実行・停止の権限は、現場と管理者に残します。

観測
観測
AI
推奨
AI推奨
人の
判断
人の判断
実行
実行

結果は監査可能な履歴として残り、次の改善とモデル評価へ戻ります。

Integrate — do not rip and replace

既存のOT・IT資産を活かし、必要な範囲だけを段階接続。

KODAは、既存の責任分界とシステム・オブ・レコードを維持します。

OT / 現場
  • PLC
  • SCADA
  • センサー
  • ビジョン
KODA 運用レイヤー
  • Context & Twin
  • Events & Relationships
  • AI Recommendations
  • Governance & Audit
IT / 業務
  • MES
  • QMS
  • ERP
  • データプラットフォーム
原本は原本のまま。KODAは工程横断の文脈と行動を補完。

Security · data · model control

Industrial AIの信頼性は、モデル精度だけでは決まらない。

データ主権、権限、監査、人の承認を、初期設計から組み込みます。

01

EDGE-FIRST

必要な処理を工場側へ配置し、データ移動を最小化。

02

LEAST PRIVILEGE

役割・工程・用途に応じた最小権限アクセス。

03

AUDITABLE

入力・推奨・承認・実行を追跡可能な履歴に。

04

MODEL CONTROL

評価・閾値・更新・ロールバックを管理。

安全・品質・生産責任者が、AIの適用範囲を明確に統制。

Pilot method

最初の実証は「一つの工程・一つの制約」、そして一つの判断から。

大規模導入を前提にせず、現場と共同で証拠を積み上げます。

1
DEFINE
定義
現場課題と判断を共同定義
2
CONNECT
接続
必要最小限のデータを接続
3
PROVE
実証
現行運用と比較し証拠を確認
4
SCALE
展開
再利用可能な構造で横展開を判断

ゲートごとに、継続・修正・停止を共同判断。

Measurement without hype

成功条件は、現場が既に使っている指標で合意する。

ROIを先に約束せず、改善対象・測定方法・比較基準を共同で設定します。

OEE
設備総合効率
FPY
直行率
μ-STOP
微停止頻度・時間
LEAD
工程リードタイム
kWh
製品当たりエネルギー

検知から確認まで

response time

判断から実行まで

decision latency

推奨の採用率

human acceptance

説明可能性

traceability

Status & claim boundary

アーキテクチャは提供可能。分野での検証が必要。

存在するものと、まだ存在しないものを正直に述べます。KODAITSUは、産業パートナーとの管理されたパイロットのために開発された、統治されたアーキテクチャとモデルプログラムです。

提供中
まだ主張しないこと
運用基盤とガバナンスモデル
エッジファーストの技術アーキテクチャ
主権的な産業モデルプログラム
パートナー開発・パイロットの道筋
— 自律的な運用制御
— 普遍的な生産性の保証
— パイロットなしの分野検証済み性能
— 再評価なしの、分野間での結果移転

「稼働中」「導入済み」「検証済み」は、版・意図する用途・機関・証拠・日付を明示せずには用いません。

現場

現場を理解し、次の改善を共に設計する。

最初のお願いは購入判断ではなく、適合性を見極める短い対話です。対象工程、未解決の制約、そして KODAITSU が役立てる場所を、率直に確認させてください。進める・修正する・見送るを、明確な根拠で —— あるいは、率直に「適さない」とお伝えします。