ヨーロッパの製造業者はIndustrial AIの導入を急いでいる—デジタルツイン、予知保全、AI駆動の品質管理。ほとんどはPowerPointで止まっている。実際に現場で動作するIndustrial AIの出荷をお手伝いする。
SiemensはCES 2026で9つの産業用コパイロットとDigital Twin Composerを発表。あなたはこの曲線のどこにいるか？
2010年に設計されたMESシステムは最新のIndustrial AIをサポートできない。技術的負債が変革を阻んでいる。
あなたの「予知保全」はExcelで動いている一方、競合他社はEdgeデバイスにMLモデルを導入している。
どのIndustrial AIシステムがEU AI法の高リスク要件に該当するか不明確—施行開始は2026年8月2日。
AIで製造オペレーションを近代化するための構造化されたアプローチ—評価から現場への本番デプロイメントまで。
OT/ITランドスケープ全体のIndustrial AI成熟度評価。Industry 4.0リーダーとのギャップ分析。クイックウィンの特定。
デジタルツイン戦略とロードマップ。アーキテクチャ決定：構築 vs. プラットフォーム。データ統合要件のマッピング。
産業用コパイロットの開発とデプロイメント。MES/PLM/QMS AI統合。実際に役立つ現場アシスタント。
予知保全の実装。ROI測定。Industrial AIシステムの継続的改善フレームワーク。
Renault-Nissan-MitsubishiとCiscoでのハンズオン経験から開発されたIndustrial AI変革への実証済みアプローチ。信頼性がオプションではない現場デプロイメントの現実のために設計。
競合他社がIndustrial AIを導入する中、レガシーシステムで工場を運営している製造業リーダー。現場を見たことのないコンサルタントではなく、大規模な産業システムを構築した経験者からの実践的なガイダンスが必要。生産を中断せずに近代化したい。
主な焦点は離散型製造（自動車、電子機器、機械）、プロセス製造、産業インフラ（エネルギー、ユーティリティ、EV充電）です。FACTORY Frameworkはあらゆる製造環境に適応します—重要なのは特定のセクターではなく、運用の成熟度です。
まれです。ほとんどのIndustrial AIデプロイメントは、既存のMES、PLM、CMSSシステムを置き換えるのではなく、統合します。EdgeとクラウドにAI機能を追加しながら、現在の投資から価値を引き出す統合アーキテクチャを設計します。
多くのIndustrial AIシステム—特に作業者の安全、重要インフラ、品質管理に影響するもの—はEU AI法の下で高リスクに分類される可能性があります。2026年8月の施行が迫っています。システムの棚卸し、リスク分類、期限前のコンプライアントなガバナンス構築をお手伝いします。
評価に2-4週間。初のデジタルツインまたは産業用コパイロットのデプロイメントは、決定から本番まで通常8-12週間。予知保全の実装は並行して進められます。目標は1四半期以内に実証可能なROI。
ここがほとんどのIndustrial AIプロジェクトが失敗する場所です。CiscoスケールでOTとITを橋渡しするプラットフォームを構築してきました。OTネットワーク制約を尊重し、適切なプロトコル（OPC UA、MQTT）を使用し、製造が求める信頼性を維持するセキュアな統合パターンを設計します。
このサービスがあなたの具体的な課題にどのように対処し、実際の結果をもたらすことができるか話し合いましょう。