IFS.ai が航空宇宙・防衛業界で AI を強化する仕組み
AI を活用したメンテナンススケジュールとサプライ チェーンの最適化により、企業資産を最大化に可視化し、部材の遅延を最小限に抑え、必要なときに必要な場所で適切な部品を確実に利用できるようにします。また、故障予測により予定外のメンテナンスが防止され、故障の特定、トラブルシューティング、修理の提案により整備士の効率が最大限に高まります。 IFS.ai は、優先度の高い業界課題を克服するのに役立ちます。

予測とシミュレーション:
履歴データを使用してパターンを見つけ、プロジェクトのライフサイクル全体にわたるシミュレーションを可能にします
- 部品在庫需要の予測
- 将来の部品供給ニーズ予測
- 整備士、スタッフ需要の予測
- 製品や企業資産活用のシミュレーション

最適化:
目標、制約、仕事、リソースなどのインプットを取得し、結果を最適化します
- メンテナンススケジュールの最適化
- タスクの順序の最適化
- 市場に基づく設計の最適化

異常検出:
しきい値、ビジネスロジック、リアルタイムデータを通じて自動的に異常を特定します
- 信頼性のある予知保全
- 統計的工程管理(SPC)
- 不適合部品の特定
- 生産上の差異の特定

予測とシミュレーション:
履歴データを使用してパターンを見つけ、プロジェクトのライフサイクル全体にわたるシミュレーションを可能にします
- 部品在庫需要の予測
- 将来の部品供給ニーズ予測
- 整備士、スタッフ需要の予測
- 製品や企業資産活用のシミュレーション

最適化:
目標、制約、仕事、リソースなどのインプットを取得し、結果を最適化します
- メンテナンススケジュールの最適化
- タスクの順序の最適化
- 市場に基づく設計の最適化

異常検出:
しきい値、ビジネスロジック、リアルタイムデータを通じて自動的に異常を特定します
- 信頼性のある予知保全
- 統計的工程管理(SPC)
- 不適合部品の特定
- 生産上の差異の特定

コンテクストナレッジ:
大量のデータを分析し、シンプルな方法でユーザーに提供します
- 品質監査のための失敗パターンの追跡
- マニュアルや技術資料の検索とまとめ
- 運用データからインサイトの取得

コンテンツ生成:
プロジェクト全体を通じてコンテンツを生成し、予算編成予測とフォーキャストをサポートします
- 信頼性プログラムの自動化
- 部品リクエスト生成機能の強化

コンテクストナレッジ:
大量のデータを分析し、シンプルな方法でユーザーに提供します
- 品質監査のための失敗パターンの追跡
- マニュアルや技術資料の検索とまとめ
- 運用データからインサイトの取得

コンテンツ生成:
プロジェクト全体を通じてコンテンツを生成し、予算編成予測とフォーキャストをサポートします
- 信頼性プログラムの自動化
- 部品リクエスト生成機能の強化
AIの価値実現における主な課題
- レガシー技術がAI価値実現の障壁となっている - 42%
- データの複雑性がAI価値実現の課題となっている - 39%
- スキルの構築がより高い優先事項であるべき - 45%
82%
の航空宇宙・防衛企業様が製品イノベーションとユーザー体験においてAIから最大の価値を期待されています。
IFS.ai は産業用 AI:
組織はデータを、ビジネスのレジリエンス強化、リスク軽減、サステイナビリティ戦略支援、そして、目標達成に不可欠な戦略的企業資産として活用することができます。
各業界におけるIFSの実績

IFS.aiは、世界で90億平方フィート規模の建設プロジェクトの管理に活用されています。

米国の1億500万世帯が、IFS.aiにより支えられたインフラで電力や水道などのサービスを利用しています。

IFS.aiで整備された航空機で、年間8億人以上が安全に移動しています。

米国主要エネルギー企業の8割が、家庭への電力供給にIFS.aiを活用しています。

世界の主要な製造業がIFS.aiを活用し、年間2,000億個の製品を持続可能な形で生産・配送しています。

IFS.aiで保守・管理されたエレベーターや移動歩道によって、毎日20億人以上が安全に移動しています。

IFS.aiが支える通信ネットワークが、毎日10億人以上のつながりを支えています。