02WHAT IT ISDIAGNOSE · DESIGN · BUILD
製造AX転換コンサルティングが行うこと。
WACEの製造AIエンジニアが現場に直接入り、御社のデータ構造を確認してAI活用のために何を標準化・統合すべきかを診断・設計し、構築まで担うサービスです。散在するデータを1つの製造AIオペレーティングシステムへ中央化し、実務ですぐに成果が出るシステムをつくります。ここで出した成果はシステム構築・AIエージェントへ広がり、全工場の無人化はダークファクトリーコンサルティングへと続きます。
FIG — SCATTERED → CENTRALIZED散在したデータを1つの標準の上へ
設備・部門・システムごとに別々に管理されていたデータを洗い出して1か所に統合し、AIがそのまま使えるよう標準化・整備します。全社が同じ出典・同じ基準で活用できるようになります。
BASESCATTERED → CENTRALIZED · 834+ 標準テーブル · 311+ オントロジー基盤標準化したデータを実務の成果へ
実証済みのAIユースケースへ直接つなぎます。現場が生み出したデータが全社の資産として蓄積され、実務者向けの研修と1:1のファシリテーションを併せて行うと定着が早まります。
USE CASES予知保全 · 異常検知 · 品質予測 · レポート自動化集めるだけでは安全になりません
重複データ・非標準データを整理し、職務・役職別のアクセス権限を中央で統制することで、誰もが最新のデータを素早く見つけ、安全に活用できるようにします。
PATH01 データ統合 → 02 標準 · 権限の体系化 → 全社活用VERTICAL
現場の信号が、その日の経営層の意思決定の言葉にまで届きます
AI導入が力を失う、最もよくあるパターンがあります — 実務は自動化されたのに、経営層は変化を実感できないプロジェクトです。そこで診断・コンサルティングの範囲を「業務いくつ分か」ではなく、「現場から経営層まで、いくつの階層を貫くか」で定義します。現場の信号が管理者の日報と工場長の指標を経て、その日の経営層の意思決定の言葉にまで届く — その連鎖を1本まるごと設計します。
THREAD現場の信号 → 管理者の日報 → 工場長のKPI → 経営層の意思決定
