散在する“現場の知見”を、即戦力に変える。熟練者に聞く前に、MAKNOSEに聞く。
― 製造業・インフラ設備向け 知見検索エンジン ― ARGOS MAKNOSEは、社内に蓄積された故障履歴・修理報告書・品質不具合情報・マニュアルなどをまとめて読み込み、“チャットで質問できる検索システム”に変えるAIエンジンです。 社内に蓄積された ・故障履歴 ・修理報告書 ・品質不具合情報 ・マニュアル ・日報・点検記録 これらを読み込ませるだけで、自然文で質問できる“対話型ナレッジ検索基盤”として利用できます。 例えば、 「ポンプが異音後に停止した事例は？」 「この部品番号で過去にどんな不具合があった？」 「似た症状で実施した対策は？」 と入力するだけで、過去の類似事例や原因・対策、注意すべき事項を提示します。 技術的特徴は以下の通りです。 ・LLM × RAGによる社内限定ナレッジ活用 ・あいまい検索（類似度ランキング表示） ・各種キーワードの繋がりを図解化 ・Webシステムで既存DB（PostgreSQL）と連携可能 ・30年の保全ノウハウと生成AIの融合
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基本情報
1.設備管理部門向け価値：トラブル発生時に、過去事例を即座に提示 例：「運転中にポンプが異音後停止。軸受温度上昇あり」と入力するだけで、 ・類似故障事例 ・想定原因 ・実施済み対策 ・部品交換履歴 を類似度順に表示。 熟練者依存を低減し、一次対応スピードを向上させます。 2.品質管理部門向け価値：不具合情報を“分析可能な形”へ ・症状 ・原因分類 ・再発防止策 ・発生設備 ・発生時期 を自動抽出・整理。 さらに、 ・原因別件数集計 ・再発傾向の可視化 ・類似不具合の横断検索 が可能です。 FMEAや是正処置の高度化にも活用できます。 3.生産技術部門向け価値：設備立ち上げ・改善時の知見活用 ・過去の立ち上げトラブル事例 ・条件変更履歴 ・対策の効果比較 を自然文で検索。 「なぜこの対策に至ったのか」まで遡れるため、暗黙知の形式知化が可能です。
価格帯
50万円 ~ 100万円
納期
用途／実績例
保全部門向け：「あの時どう対処した？」を、3秒で引き出す。設備トラブル対応の新常識。 品質・生産技術向け：不具合情報は“蓄積”から“活用”へ。原因・対策を横断検索。 こんな課題はありませんか？ ・「ポンプ停止」と「ポンプが止まった」で検索結果が変わる ・原因・症状・対策が文章内に混在している ・熟練者に聞かないと過去事例が分からない ・日報入力が属人化している ・不具合情報が部門ごとに分断されている MAKNOSEは、これらを生成AIとRAG技術で構造化・検索可能にします。
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企業情報
当社は、各種プラント、工場等の設備・資産を管理・運営するための「設備保全 管理システム」を開発・販売しています。 現在、このシステムは、センサー情報やタブレット端末からの入力情報等のIoT 技術および機械学習等のAI技術を利用した故障予知機能や自動スケジューリング機能を有するシステムへと大きく進化する 過程にあります。 また、最近のDXの流れの一環で、工場の製造プロセスおよび研究開発の現場での デジタル化・自動化を行い現場の作業を効率化しようという流れが強まっています。 当社もこの流れの中で、研究開発の現場の効率化を目指すソルーションであるラ ボ管理システムLIMS（Laboratory Information Management System、ワークフローとデータ追跡・データ管理・データ分析・および電子実験ノート統合などの機能を備えた、ソフ トウェア）の提供をしています。
