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PoCは成功しても、AIが現場の業務で使われない

生成AIやAIエージェントへの期待が高まり、製造業でもさまざまな検証が進められています。一方で、PoCでは一定の成果が得られても、実際の業務プロセスには組み込まれず、現場で継続的に使われないケースも少なくありません。AIを導入することと、AIが業務の中で判断し、実行まで担うことの間には、依然として大きな隔たりがあります。

ERP・PLM・MESに分断されたデータでは、AIは判断できない

インダストリアルAIがPoCで止まる背景には、AIそのものの性能だけでなく、AIが判断の根拠とするデータの問題があります。ERP、PLM、MESをはじめとする各システムに蓄積された産業データは、部門や用途ごとに分断され、データ同士の関係性や業務上の意味が失われたまま管理されていることがあります。この状態では、AIが必要な情報を横断的に参照できず、現場の状況を正しく理解したうえで、判断や業務実行につなげることは困難です。

シーメンスとマクニカが示す、三層統合によるAI Platformの全体像

本セミナーでは、インダストリアルAIをPoCで終わらせず、現場の業務で実行できる状態へ進めるために必要な、 データ、インテリジェンス、アプリケーションの三層統合 について解説します。

シーメンスの Intelligence Center X では、 シーメンス Graph Studio などを通じて、企業内に分散する産業データの関係性や意味を整理し、AIが判断に利用できるデータ基盤を構築するとともに、 Mendix を活用して、AIによる判断を実際の業務アプリケーションやプロセスへつなげます。

さらに、シーメンスが製造業向けソリューションの提供を通じて培ってきた知見に加え、 マクニカ が自らAI活用とDX基盤構築に取り組む中で得た実践的な視点を紹介します。

このセミナーを通じて、参加者はインダストリアルAIがPoCで止まる原因を整理し、AIを現場で動かすために自社で整えるべきデータ基盤と三層統合の考え方を学ぶことができます。

こんな方におすすめ

• 大企業の製造部門・情報システム部門・DX推進部門で、生成AIやAIエージェントの業務活用を進めている方

• AIのPoCは実施したものの、現場展開や全社展開に進めず、打開策を探している方

• ERP・PLM・MESなどに分散したデータをつなぎ、AIが判断できる基盤を整備したい方

• Mendixやシーメンス Graph Studioを活用した、インダストリアルAIの実装方法を学びたい方

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング（マジセミ）

13:05～13:25　日本の製造業が直面するDXの課題とIntelligence Center Xの可能性　 シーメンス株式会社

13:25～13:45　Macnica Digital Execution Factory で実現する「内製化」と「高速開発」　 株式会社マクニカ

13:45～14:00　質疑応答

主催・共催

シーメンス株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社マクニカ（プライバシーポリシー）

協力

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

当日参加方法に関するお問合せ

zoom@osslabo.com

セミナー事務局

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

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・その他、弊社及び講演企業が不適切と判断した企業・個人の方

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