Search
特許や論文などの公知情報と、お客さまが保有する社内ナレッジを横断的に検索し、必要な情報を整理・要約します。
関連する技術や類似事例を効率的に把握することで、研究テーマやプロセス課題の検討を支援します。
PROACCELA-Core
研究開発／R&D（Lab）
検証ループの構築
生産立ち上げ（Lab to Fab）
検証ループの最適化
量産（Fab）
検証ループの自動化・省力化
ナレッジと生成AIを融合し、研究開発・製造プロセスの発想を支援
特許や論文などの公知情報に加え、お客さまが保有する研究報告書、実験データ、装置マニュアルなどの社内ナレッジを活用し、研究開発から量産までのプロセス探索と意思決定を支援します。
ABOUT
PROACCELA-Coreとは
日立ハイテクが提供するPROACCELA-Coreは、プロセス改善支援用のAIであるPISAI（Process Improvement Support AI）を搭載し、材料・製造に関するナレッジと生成AIを組み合わせて、研究開発や製造プロセスの改善を支援するソリューションです。
特許・論文などの公知情報に加え、研究報告書、実験データ、装置マニュアルなどのお客さま固有の情報を活用。プロセスに関する情報の検索・整理から、実験・製造プロセスの提案、条件探索、最適化までを支援します。
- ベテランのノウハウ継承
- 発想支援
- 新規テーマ創出
- 市場・技術動向調査
- 実験・製造プロセスや条件の提案、探索
FUNCTIONS
PROACCELA-Coreでできること
Generation
蓄積されたナレッジや入力された質問に基づき、実験・製造プロセスの候補を提案します。
プロセスの流れ、使用する装置、検討すべき条件などを整理し、新たな着眼点や課題解決のヒントを提示します。
Optimization
実験データと過去のナレッジを組み合わせ、インフォマティクス技術によって各パラメータの関係を分析します。
分析結果をもとに、目標性能の実現に向けた有望な実験・製造条件の探索を支援します。
PROACCELA-Coreは研究者・技術者の知見を拡張するAIソリューションとして、研究開発から生産立ち上げ、量産までの意思決定を支援します。
日立ハイテクの
PROACCELA-Coreが
選ばれる理由
公知情報×非公知情報を活用
特許や論文だけでなく、研究報告書やマニュアルなどの社内ナレッジも活用できます。お客さま固有の知見を反映し、業務や課題に即した情報探索と提案を支援します。
材料・製造に特化したAI
関連情報を探索し、実験・製造プロセスの候補や、検討すべき条件を提示します。さらに、インフォマティクス技術と組み合わせることで、目標性能に向けた条件探索を支援します。
FDEによる伴走
FDE（Forward Deployed Engineer）が課題整理からナレッジ整備、活用定着まで支援。お客さまの業務に合わせた活用をサポートします。
CASE STUDY
PROACCELA-Coreの活用事例
PROACCELA-Coreの活用
お客さまの課題：新規テーマ選定・ナレッジ共有
必要な情報が分散し、新規テーマの検討や過去の知見の活用に時間がかかる
過去の研究報告書や実験結果が個人や部門ごとに分散しており、類似事例や関連技術を効率的に探せないことがあります。また、ベテラン技術者の知見が十分に共有されず、新規テーマの検討が担当者の経験に依存してしまいがちです。
PROACCELA-Coreによる解決方法
PROACCELA-Coreは、公知情報と社内ナレッジを活用し、研究テーマに関連する情報を検索・整理・要約します。
過去の知見や類似事例を組織で活用しやすくすることで、調査にかかる工数の削減、新規テーマの検討、技術継承の効率化を支援します。
PROACCELA-Coreの活用
お客さまの課題：実験データの蓄積が十分でない
実験データが少なく、有望な条件を絞り込めない
新しい材料や製造プロセスの開発では、分析に必要な実験データが十分に蓄積されておらず、どの条件から検討すべきか判断が難しい場合があります。そのため、多くの実験と試行錯誤が必要になります。
PROACCELA-Coreによる解決方法
特許や論文などの公知情報と、研究報告書や装置マニュアルなどの社内ナレッジを活用し、実験・製造プロセスの候補を提案します。
さらに、提案された条件と実際の実験結果を組み合わせ、インフォマティクス技術による分析を繰り返すことで、目標性能に向けた条件探索を支援します。
PROACCELA-Coreの活用
お客さまの課題：品質向上や歩留まり改善が進まない
品質向上や歩留まり改善に向けた条件探索に時間がかかる
製造品質には複数の条件が複雑に影響するため、どの条件を優先して見直すべきか判断できず、試行錯誤を繰り返してしまうことがあります。
PROACCELA-Coreによる解決方法
過去のナレッジや特許・論文などの公知情報から、検討すべき条件や着眼点を提示します。
さらに、実験・製造データをインフォマティクス技術で分析し、各条件と品質特性との関係を可視化。有望な条件候補を絞り込むことで、製造プロセス改善の検討を効率化し、品質向上や歩留まり改善を支援します。
PROACCELAによる効果
熟練者は
「知識」「経験」と「気配り」から
目標性能に素早く達する
初級者は
「知識」「経験」を積みながら
試行錯誤を繰り返す
「データ」から初級者でも
目標性能に素早く導く
ご利用サービス：MI／PI／P-Core
混練装置の条件設定を最適化し、
歩留まり改善を実現
株式会社栗本鐵工所 様
混練装置から取得されるデータとフィジカルAIを活用し、試作・評価・検証のサイクルをデジタル空間で高速化。蓄積された混練データを活用して最適な条件探索を支援し、混練プロセスの効率化と歩留まり改善に取り組みました。
ご利用サービス：PI／P-Core
全固体電池製造におけるコーティング条件の
最適化による効率化
株式会社パウレック 様
コーティング装置の運転データと計測データを統合し、フィジカルAIによって最適なコーティング条件を探索。試作・評価のサイクルを効率化することで、全固体電池の開発から量産立ち上げまでを加速した事例です。
関連ソリューション
PISAIは単体でもご利用可能ですが、
他のソリューションと組み合わせることで、
さらなる価値創出が可能です。
『PROACCELA』に関する
資料＆動画
PROACCELAの詳細な特徴や導入事例とその効果などについて、お役立ち資料や動画をご提供しています。
貴社の課題にどのように寄与するか、イメージを具体化するためにお役立てください。
※“PROACCELA”（ロゴ）、“PROACCELA/プロアクセラ”は日本国内における日立ハイテクの登録商標です。