加工条件の試行履歴を知識にするAI RELAY
加工条件を検索しても、その値を選んだ理由が分からない。
過去の加工条件を検索して設定値が見つかっても、どの候補を試し、なぜ採用したかが分からないことがあります。生産技術の条件出しで交わされる相談を残し、試行履歴と判断の背景を次の検討に使える知識へ育てます。RELAY（リレイ）は、生産技術と製造が加工条件の検討で交わすチャットから、試した設定・確認した品質や作業の状態・採用や見送りの理由をAIで整理します。担当者が元のやり取りと試行時の条件を確認し、過去の設定を参照する際に必要な背景も残せます。類似品の条件出しで、今回との違いを検討する材料になります。 【カタログで活用イメージを確認】 関連カタログ「RELAY製造業ユースケース集_生産技術」をダウンロードして、RELAYの活用イメージをご覧ください。
基本情報
【加工条件の振り返りで扱う情報】 対象は生産技術と製造が加工条件の検討で交わすチャットです。AIが試した設定・確認した品質や作業の状態・採用や見送りの理由を整理します。元の発言・文脈・当時の条件を担当者が確認し、次の相談や業務の判断に使える知識として蓄積・共有します。
価格帯
納期
型番・ブランド名
RELAY（リレイ）
用途／実績例
【活用イメージ 加工条件の振り返り】 過去の成形条件を調べ、温度と圧力の設定は見つかったものの、試作中に見送った条件が分からなかった場面。今後は、条件ごとの確認結果と見送り理由を相談の中から残します。次の試作では材料や形状の違いを確かめ、前回の検討を参照できます。試行履歴とあわせて判断の根拠を残す活用例です。
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取り扱い会社
DataThink合同会社は、製造現場の会話とデータを、次の判断に使える知識へ変える会社です。 中心となるサービス「RELAY（リレイ）」は、人同士のチャットにAIが加わり、相談や申し送りに含まれる判断の理由・背景・条件を整理。人が確認した知識を蓄積し、次の相談で過去の判断や根拠を参照できる仕組みをつくります。 代表の猪股は、アルミダイカスト・金型設計・CAE解析・品質管理など、製造現場で約17年の実務経験があります。現場の仕事を理解したうえで、AI活用診断、データ整理・データベース構築、業務に合わせたシステム設計・開発まで支援します。 一人の経験を会社の知識に変え、技術継承と日々の業務改善につなげます。