FDEによるFVM導入
Factory Visual Manager工場を3Dで再現するFVMを、顧客ごとにカスタマイズして導入。あわせてAIエージェントを構築し、見える化から業務の自動化までを、現場常駐型のFDEが単一の責任で進めます。
FVMを見る →Orihalcon Engineering — Steel × AI × Operating System
鉄鋼現場に、
Operation Systemを。
属人化と紙運用が残る鉄鋼の現場業務に、再現可能なAIエージェントを組み込む。 受託開発ではなく、業務OSとして残る形で。
OE OS — 業務OSの稼働イメージ(シミュレーション)
- --:--:--[OE OS] 起動シーケンス完了 — 全モジュール正常
Agents Running
00
Tasks Done
0000
Modules Online
6/6
Issues — 鉄鋼現場のいま
現場は、まだ
紙と記憶で動いている。
日本のものづくりを支えてきた現場に、いま共通する課題があります。私たちは、この現実から目を離しません。
01
見積・納期回答が個人依存Tacit Knowledge
ベテランの頭の中にしかない判断基準が、見積と納期回答のスピードと精度を左右しています。
02
品質書類が紙とPDFで分散Paper Workflows
ミルシート(鋼材の品質証明書)の確認・保管が手作業のまま分散し、探すだけで時間がかかります。
03
日報・工数・在庫が後追い集計Delayed Data
月末にまとめて集計する運用では、問題の発見が遅れ、打ち手も後手に回ってしまいます。
04
設備保全がベテランの記憶頼みUndocumented Know-how
設備の癖や故障の予兆といった知見が形式知になっておらず、技能継承が限界を迎えつつあります。
05
汎用SaaSが現場に合わないPoor Fit
鉄鋼の商習慣や現場のニュアンスに合わず、導入しても結局Excelと紙に戻ってしまいます。
DXが進みづらかった現場ほど、業務OS型AIの効果は大きい。
Services — 三本柱
現場を変える、
三つのサービス。
工場を可視化するFVMの導入、現場の力を底上げする生成AI研修、そして経営に伴走する顧問。三つの入り口から、現場のDXを実装します。
Factory Visual Manager — 工場を、手のひらの上に。
工場が、そのまま
画面の中で動いている。
これはスクリーンショットではありません。FVMの実物サンプルです。ドラッグで回して、工場の稼働をのぞいてみてください。
マウスドラッグで回転 / 設備クリックでKPI表示。実データではなくサンプル構成です。
F1稼働率ハロー表示
F2ボトルネック自動算定
F3設備KPI・稼働分析
F4物流・配送の動き
F5置場・在庫の充填率
F6人員・シフト配置
Why Orihalcon — 選ばれる理由
深く入り、速く作り、
運用まで離れない。
01
業界特化
Domain Depth鉄鋼の業務用語・判断基準・暗黙知のレベルまで現場業務を理解します。汎用AIベンダーには踏み込めない解像度が、私たちの出発点です。
02
OS基盤
Product Base共通基盤「OE OS」に業界モジュールを載せる構成により、ゼロからの個別開発に頼らず再現性高く導入。一社で得た改善は、次の現場にも活きていきます。
03
運用まで責任
Operational Ownership「作って終わり」にはしません。現場で実際に運用に乗るまでFDEが伴走し、定着したあとも改善のサイクルを回し続けます。
04
効果を測る
Measurable Outcomes導入前後の効果測定を前提に業務を設計し、成果を数値で示します。感覚ではなくデータで投資判断を支えることが、現場と経営への誠実さだと考えています。
By the Numbers — 数字で見る
人間が指揮し、
AI開発群が鍛える。
人間がコードを書くのではなく、人間がAI開発群を指揮する。開発の密度が、現場の変化の速度になります。
0時間
20人月規模の開発を
リリース候補まで
0%
AIが処理し、残り5%の判断に
人が集中する設計
0ヶ月〜
現場観察から稼働開始まで
最短の導入期間の目安
※ 開発体制・導入条件により変動します。
Contact
まずは現場の課題を、
30分だけ聞かせてください。
AIに何ができて何ができないかは、業務を見ないと分かりません。お打ち合わせの中で、効果の出そうな業務領域を一緒に絞り込みます。
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