製品ビジョン
PlantPulse AIが解決する課題
製造現場は今日、次の3つの重要な課題に直面しています。
データサイロ
SCADA、MES、ERP、文書システムがそれぞれ分断された状態で運用されています。1つの異常現象を把握するために複数のシステムを行き来してデータを収集し、Excelで整理し、マニュアルを調べるのに30分から1時間を要します。
事後対応中心の運用
ほとんどの工場はルールベースのアラームに依存しています。アラームが鳴った時点では、すでに問題が発生した後です。予防保全は周期ベースであるため、実際の設備状態とは無関係に実施されます。
熟練人材への依存
中核となる技術知識が少数の熟練者の経験に依存しています。退職時に暗黙知が失われ、新人教育には長期間を要します。
PlantPulse AIのアプローチ
PlantPulse AIは、これらの課題を1つの自然言語インターフェースで解決します。
"주입기 상태 분석해줘"
この一言だけで、AIが自動的に次を実行します。
- リアルタイムセンサーデータの照会（統合MCP、116個のデータツール）
- 異常検知および予測の実行（TimeSeries-Insight、IBM Granite TSPulse）
- 設備の関係構造の把握（ナレッジグラフ — 統合MCP、Neo4j）
- 関連マニュアルの検索（RAG — LightRAG、ハイブリッド検索）
- 総合分析レポートの生成（AURA LLM、産業特化モデル）
これらすべてのプロセスが10秒以内に完了します。
差別化ポイント
| 従来のソリューション | PlantPulse AI |
|---|---|
| ダッシュボード中心 — ユーザーが探す必要がある | AIが答えを見つけて提供 — 自然言語による質問 |
| 単一ドメイン分析 | クロスドメイン統合分析（センサー+OEE+アラーム+文書） |
| ルールベースのアラーム | AIベースの異常検知＋予測 |
| 汎用AI | 産業特化AURA LLM — 製造ドメインを学習 |
| クラウド依存 | オンプレミス/エッジ配備 — DGX Spark対応 |
| 英語中心 | 韓国語ネイティブ — 現場用語を理解 |
| 専門家向けツール | 誰でも使える — 自然言語インターフェース |