SpectA DKMエンジニアの創造力を解放する次世代ナレッジマネジメント、設計コア業務の「判断」をジャストインタイムで支援
【自動車産業】【製造業】【建設業】
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知識の蓄積と組織的活用に課題
をお持ちの方におすすめです
製造業の開発現場において、多岐にわたる過去の知識資源を有効に活用できておらず、同様の問題への対処に時間がとられてしまい、本来やるべき創造的業務に手が回らないという多くの声をいただきます。「SpectA DKM」は、組織横断的な知識活用を支援することで、この課題解決に貢献します。
蓄積情報を最大活用し、
設計者のセルフレビューを支援することで設計品質を向上
日々生み出される実績情報を部門横断的に活用しやすいナレッジへ再構築することで、設計者自身のセルフレビューの質が向上して早期にリスクに気づくことを支援します。それにより、設計レビューでは本質的な議論に集中できるため、設計の手戻りの削減や効率化につながります。
必要な情報を、必要なタイミングで、必要な人に、
ジャスト・イン・タイムで届ける
SpectA DKMで実現できること
日々生み出される実績情報から
知識を自動生成する
SOLIZE独自の自然言語処理AI「Aspect Engine®」が大量の非構造文書から構造化知識を生成します。元文書にあるノイズを落とし、エンジニアにとって有意味な知識を抽出/構造化することで、ナレッジマネジメントのコストとタイムラグ、陳腐化といった問題を解決します。設計者は常に最新のナレッジにアクセスできるようになり、組織横断的な知識活用を促進します。
目的の知見をピンポイントで参照できる
構造化知識をベースに情報探索を行うため、あらかじめ知りたい観点で整理された情報を探索/参照することができます。全文検索で参考になる文書を探したり、文書を開いて読んで理解するという手間を大幅に短縮することで、本来の設計検討の思考を妨げず、必要な知見を参照することが可能になります。
連想を支援し、エンジニアに
気づきを与える
SpectAが扱う構造化知識は、類似性や不具合事象と要因のような因果連鎖、機能や部品のような包含関係などを表現することができます。エキスパートの思考展開を再現するような活用方法に加えて、自分が担当する周辺領域の知識に触れることで、連想や新しい気づきを促します。
導入効果
社内に蓄積された知見を部門横断的に活用することで、設計者だけでは見つけられなかった知見に気づくことができます。
出図直前の形式的な過去トラブルチェックから、仕様検討段階でリスクに気づき、設計要件に織り込むための過去トラブル知見を活用できます。
取り組み事例
よくあるご質問
- SpectA DKMを活用するにはどのくらいの費用がかかりますか。
- 利用ユーザーの規模に合わせて、3段階の定額プラン(年額)をご用意しています。詳細はお問い合わせください。
- トライアルは可能ですか。
- トライアル可能です。費用等の詳細はお問い合わせください。
- オンプレミスでの利用は可能ですか。
- オンプレミスではご利用いただけません。
お客さまのコスト負担低減と、プロダクト品質の向上のため、クラウドサービスのみのご提供としています。 - 使用する端末やブラウザの推奨動作環境について教えてください。
- 推奨ブラウザは以下となります。Internet Explorerでは、少なくともレイアウト崩れの発生が確認できています。
・Google Chrome
・Microsoft Edge(Chromium Ver.) - インプットデータはどの言語に対応していますか。
- 現時点では日本語のみ対応しています。文中に含まれる英単語は問題ありません
- 手書き資料をスキャンしたものや画像は取り込めますか。
- SpectAに搭載されているのは自然言語処理を行うAIですので、文字認識できるデータのみが取り込めます。
- 読み込めるデータ形式は何ですか。
- SpectA DKMで読み込めるファイル形式は以下のとおりです。今後の機能改善により、取り込めるファイル形式を増やしていく予定です。
・テキストファイル
・PDFファイル
・MS-Officeファイル - 製品設計以外、製造業以外でも利用可能ですか。
- ご相談ください。
SpectA DKMでは知見を「もの」と「こと」の軸で捉えることで実績データの再利用を実現しています。これは製造業、製品設計で知見を捉える基本的な考え方となっています。異なる領域の場合でも知見を捉える軸を定め直すことで利用可能となります。
SpectAに関するお問い合わせ
サービスに関する情報をはじめとした各種資料(PDF)をご提供しています。
資料はまとめてダウンロードできます。お気軽にご利用ください。
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03-5214-1919受付時間 10:00-12:00、
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