BOM、BOP等のマスタデータを管理します。AIが膨大なBOM、BOPから類似のものを抽出し、マスタデータの最適化を支援します。バージョン管理機能により複数バージョンの運用や高いトレーサビリティーを実現します。

製番発行や製造実績データの集積を行います。製番やマスタデータを製造実績や設備からの信号、動画像等と紐づけて、サプライチェーンの上流から下流までのデータをシームレスに統合します。

データベース化したマスタデータや製造実績情報等から、お客様独自の知識を集積したナレッジベースを構築します。AIエージェントが膨大な情報から適切な知識を抽出し、ナレッジ活用を支援します。

CFP算定に必要な一次データ、二次データをマスタデータや実績情報に紐づけて管理します。GHG排出量削減や規制に沿ったCFP算定を実現します。業界の標準的な手順に準拠したデータ連携を実現します。

蓄電池領域では、他の領域より先んじてGHG排出量データのサプライチェーン連携が進められており、各社が算出した排出量を適切なプロトコルで共有する必要があります。SeizoMind CFPには排出量の算出、可視化のほか、排出量データ連携基盤とのインタフェースが用意されています。また、SeizoMind Mas、SeizoMind Traと組み合わせることで、一次データと二次データを効果的に収集、管理することができます。

自動車部品は、素材、電子部品等の様々な部品を組み合わせて製造され、一つの自動車部品に対して数十から数百個に及ぶ複雑な部品構成をとることもあります。SeizoMind MasのBOM最適化機能を利用すると、似たような部品やバリエーションを共通化しBOM点数を最適化し、膨大な部品を効率よく管理することができます。また、SeizoMind Ageでナレッジベースを構築すると、BOMの検索性を向上できます。

素材の製造では、原材料や設備、運転条件等の様々なパラメーターを適切に設定する必要があります。パラメーターを最適化するために、実際のプロセスにおけるデータを収集し、原材料や製造に関する知見と合わせて分析しています。SeizoMind Mas、SeizoMind Tra、SeizoMind Ageを組み合わせて導入することで、バラバラだったこれらのデータを一元管理し、エージェントシステムによって有機的に統合することができます。

化学材料は、電池や素材の製造に用いられる原料であり、製品の機能や特性を決定する主要因となります。化学材料メーカーの顧客は最終製品の性能をコントロールするために、材料製造における検査値や規格、プロセスに対して個別の要求を提示することがあります。SeizoMind MasとSeizoMind Traを利用すると、個別の顧客に対して設定された検査値や規格、プロセスを効果的に管理でき、複雑な製造管理を実現することができます。