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BRAINIALL Industrial Autopilot · フルスタックAI
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107 m · 地球 惑星規模 · 例示
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10710⁷ 地球 10410⁴ 複合施設 実績 実績 手法 仕組み 製品 製品 事例 事例 システム 7つの設備 10210² プラント 10110¹ 機械 10−210⁻² センサー エンドポイント 単一エンドポイント
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中核ステージとスケール

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安全保護とアーキテクチャ

  • 01 Autopilotの安全保護
  • 02 フルスタックAI基盤
  • 03 研究と評価検証
  • 04 企業と共創環境
  • 05 プラント診断の申し込み

目次

  • 10710⁷地球
  • 10410⁴複合施設
  • 実績実績
  • 手法仕組み
  • 製品製品
  • 事例事例
  • 構成7つの設備、単一システム
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画像：例示用。

107 m · 地球 10⁷ m · 地球

産業用AI、 洞察から 実行へ。

産業複合施設 · 10⁴ m

BrainiallのAutopilotは設備と制御システムを読み取り、最適な運転動作点を導き出して適用します。エネルギー、プロセス産業、製造、鉱業の各分野に対応。常にオペレーターと安全インターロックが主導権を維持します。

Mineração Aurizona（CMOC Group）の金鉱プラントでの25日間にわたるAI対手動運転の比較試験において、処理量+6%を達成 — Brasil Mineral #441に掲載。

プラント診断を申し込む Autopilotの仕組みを見る
エネルギー
プロセス産業
製造
鉱業
桁ごとのスケール下降
実績

数値で見る導入価値。

+6%

同じミルで処理量を向上 · AI運転 115,347 t対手動運転 109,079 t（同等の265時間枠にて）

US$781K

年間の試算額 · 全給鉱が新鮮岩の場合、AISC控除後（2024年前提条件）

+3%

硬質鉱石でも向上

~2%

トン当たりエネルギーを削減 · 試験実測値：20.7対21.1 kWh/t

25日間

管理された比較試験での実証期間

ブラジル・マラニョン州のMineração Aurizona金鉱プラント — 2026年よりCMOC Group傘下（試験期間：2024年1月10日〜2月5日）。+6%はBrasil Mineral #441（2024年7月）に掲載。その他の数値は2026年にクライアントが開示した試験報告書による。

試算例

処理量+6%が貴社プラントにもたらす効果。

処理量+6%における年間試算価値
年間約US$ 1,500,000の増加

例示。公表されたMineração Aurizonaの実績に基づきます。実際の改善幅は貴社のプロセスに依存し、自社プラントでの試験において測定されます。

仕組み

機械の稼働をより最適化する方法。

航空機のオートパイロットと同様に、パイロットが常に指揮を執り、オートパイロットが最善の針路を保つために微調整を重ねます。私たちは産業機械に対して同じことを実現します。

3つの製品

3つの製品。1つから開始し、次へと発展。

同じミルに3段階の支援 — それぞれが新たな階層を追加。

1 読み取り 2 試験 3 調整

アニメーション：ミルの3つのセンサーが軸受荷重、温度、音響の測定値を送信。それぞれの線が予測へと統合され、不確実性バンドが拡大して安全制限に達すると、早期警告を発令：「ライナー摩耗進行 — 停止計画」。シミュレーションデータによる例示。

ステップ1 · 読み取り

予測モデル

予兆を事前に把握。

製品概要

既存データに基づき、故障、品質、歩留まりの悪化が発生する前に予測します。

用途・目的

摩耗、品質のドリフト、歩留まり低下など、設備の停止を招く前に問題を察知。

導入効果

対処時間を確保：生産損失が生じる前に保守を計画し品質を修正。

適用例

試験セルの予知保全 · バイオディーゼル生産の予測モデル

提供物

現場チーム向けの早期警告と高精度な予測。

アニメーション：デジタルツインが実機ミルから分離し、A、B、Cの3つのシナリオに分岐して安全帯で検証。シナリオAは安全制限を逸脱し破棄。シナリオCが最大の出力を示し安全制限内の最適値としてマーク。推奨値が実機ミルに提示され、自動適用は行われません。シミュレーションデータによる例示。

ステップ2 · 試験

デジタルツイン

実機変更前の検証。

製品概要

測定値の更新ごとに追従する設備とプロセスの仮想複製。What-ifシナリオを安全にシミュレーション。

用途・目的

新鉱石、需要変動、新設定など、「もしも」の問いに実機へ触れる前に検証。

導入効果

安全な意思決定：本番設備ではなく複製環境で変更を試行。

提供物

運転条件に応じた最適な設定値を現場チームへ推奨。

アニメーション：ミルの周囲で光のリングが閉じる。センサー測定値からデジタルツインを経由してパルスが伝わり、安全制限内で設定ダイヤルが1段階移動して調整ログに記録。検証カードにBrasil Mineral #441掲載の25日間の試験での処理量+6%を表示。オペレーターが制御復帰を押すとリングが灰色になり開く。シミュレーションデータによる例示。

ステップ3 · 調整

Industrial Autopilot

自律運転システム。

製品概要

エンジニアが承認した制限内で、制御システムを介して最適な設定値を継続的に読み取り、シミュレーションし、適用します。

用途・目的

運転条件が変動しても、設備を常に最適な稼働点に維持。

導入効果

生産量向上とトン当たり省エネ — 25日間のMineração Aurizona試験で処理量+6%。

適用例

金鉱山（Mineração Aurizona） · リチウム・タンタル鉱山（AMG）

各製品は同一システムの一段階です。Autopilotには他の2製品の機能が含まれます。

事例

実プラント。
実証された成果。

4つの産業現場、共通の構成：課題、導入内容、測定方法、そして改善成果。2社は実名開示、2社はNDA対象。すべての数値は実測結果または公表資料に基づきます。

金 · ブラジル +6% 処理量 試験完了 リチウム・タンタル · ブラジル +20〜35 t 日量給鉱 初回試験 バイオディーゼル · 南米 96.3% R² 品質モデル フェーズ2 重機 · 試験セル 〜70 センサー/セル ほぼ完了
1月10日 1月31日 2月5日
AI · 13日間 手動 · 12日間 保守 — 除外
+6% 処理量向上（AI対手動）
実際の試験日程表
金 · ブラジル・マラニョン · 2024

Mineração Aurizona

CMOC Group傘下企業

ブラジル・マラニョン州の金鉱山および選鉱プラント。2026年1月より、US$1.015 billion（約10.15億米ドル）の買収の一環として、世界最大のコバルト生産者であり銅生産世界上位8社の一角であるCMOC Groupの傘下に属しています。

課題

SAGミルはプラント全体の律速段階でした。手動運転では循環負荷の急上昇時に給鉱を絞っていましたが、その間にも鉱石種、配合比率、スラリー固形分濃度が刻一刻と変動し続けていました。

導入内容

プラントのプロセスエンジニアと2年かけて構築した粉砕回路の予測モデルが、試験期間中にIndustrial Autopilotを駆動。リアルタイムのセンサー測定値を読み取り、安全運転範囲内で設定値をプラントの自動化システムへ24時間連続送信しました。ワンクリックで制御をオペレーターへ戻せます。

採用製品

  • 予測モデル
  • デジタルツイン
  • Industrial Autopilot

測定・検証方法

2024年1月10日から2月5日までの25日間。AIと手動運転を48時間ごとに交代させ、双方が同一の鉱石条件を処理するように設定。稼働率85%以上の時間のみをカウントし、各モードで265時間を集計。

改善成果

+6% 処理量向上
AI運転 435 t/h対手動運転 412 t/h：同等の265時間枠にて 115,347 t対 109,079 t。
+3% 硬質新鮮岩での改善
ボンド仕事指数14 kWh/t以上の鉱石（設計基準を上回る硬度）でも、設計能力を超える処理を維持。
~2% トン当たり省エネ
実質的に同等の粉砕粒度（p80）にて、20.7対21.1 kWh/tを達成。

管理された比較試験完了 2024年1月〜2月 · 2026年にクライアントから書面確認済み

ステータス：2026年9月

+6%：Brasil Mineral #441（2024年7月）。その他の数値：クライアントが2026年に開示した試験報告書（2024年1月〜2月）。

自社プラントに導入 事例の全文を読む
ミナスジェライス州AMG BrasilのMibraプラント、粉砕ミルでヘルメットを着用した2名
+20〜35 t の日量鉱石増産
ミナスジェライス州、Mibra粉砕ミルにて
リチウム・タンタル · ブラジル・ミナスジェライス · 2025 AMG

AMG Brasil — Mibra鉱山

AMG Critical Materials N.V.傘下

Mibra鉱山は1945年から稼働し、タンタル、ニオブ、リチウムの精鉱を生産しています。これはドイツにおけるAMGの電池グレード水酸化リチウム供給チェーンの起点です。AMG Critical MaterialsはEuronext Amsterdamに上場しており、2025年にUS$1.7 billion（約17億米ドル）の売上高を記録しました。

課題

粉砕回路では循環負荷の急上昇により、給鉱コンベアの供給量削減（多くは70 t/h未満）を1日に約7回余儀なくされていました。絞り込むたびに、ミルが処理できたはずの鉱石が失われていました。

導入内容

循環負荷の予測モデルが給鉱コンベアをリアルタイムで制御。Autopilotは給鉱を急激に絞るのではなく負荷上昇を事前検知し、ミルが吸収可能なレベルを維持した上で速やかに最大給鉱へと復帰させました。

採用製品

  • 予測モデル
  • デジタルツイン
  • Industrial Autopilot

測定・検証方法

給鉱削減事象ごとに手動運転での対応と比較 — 2025年5月〜7月にわたり1日約7回の事象を検証。

改善成果 2025年5月〜7月

80%+ の給鉱削減を事前検知して回避
ソフトウェア開発段階における初期試験での成果。
事象あたり+3.5〜5 t の鉱石増産
同一条件下の手動運転と比較した増産量。
日量+20〜35 t の鉱石増産
1日約7回の事象において — 負荷が安定し、停止回数が減少、粉砕粒度も向上。

実運用での初期試験 2025年5月〜7月 · 開発段階での検証

ステータス：2026年9月

AMG Brasil試験報告書（2025年5月〜7月）；クライアントの承認に基づき公表。

自社プラントに導入 事例の全文を読む

「統合は驚くほど迅速で、2週間も経たないうちに粉砕工程で具体的な改善成果が現れ始めました。」

Marco Antonio、オートメーション＆AIエンジニア、AMG

次のステップ：さらなる安定性向上のためミルの給水弁を自動制御。

96.3% R² 評価用テストデータにおいて、分析室の測定前に重要品質指標を予測
例示 · シミュレーションデータ
バイオディーゼル · 南米 · 2025〜2026

グローバル農業関連企業・バイオエネルギー生産者

社名はNDA対象

グローバルな農業・バイオエネルギー生産企業。南米のバイオディーゼルプラントを最適化。

課題

エステル交換反応の収率を最大化し、年間数百万ドルに達するメチラート触媒コストを削減。毎日の分析室結果を待たずに製品品質をリアルタイムで把握。

導入内容

プラント10ヶ月分の実データに基づく予測モデル：約40台の計器からの5,650万件のセンサー測定値を、モデル学習に適したクリーンなデータ基盤へ変換。13のプロセス変数を用いた勾配ブースティングモデルが最初の仮想品質センサーとなりました。

採用製品

  • 予測モデル
  • デジタルツイン（本事例では未使用）
  • Industrial Autopilot（本事例では未使用）

検証方法

モデルは学習から分離された評価用データで検証。物理単位での誤差やプラント基準値との比較は、クライアントの承認後に公表予定です。

これまでの成果

96.3% R² 仮想品質センサー
13のプロセス変数から、分析室より先行して密度ベースの重要品質指標を予測。
56.5M件 センサー測定値
約40台の計器による10ヶ月のデータを、学習に適した基盤へと整備。
触媒削減余地 をデータから特定
グリセリン品質に連動した特有の添加パターン：品質を損なうことなく触媒コストを削減できることを示す初期検証結果。

フェーズ2がほぼ完了 フェーズ1は2026年2月に納品 · 数値は速報値

ステータス：2026年9月

フェーズ1技術報告書（2026年2月）、非公開。

自社プラントに導入 事例の全文を読む
〜70 試験セル当たりのセンサー、各仕様固有の基準値に基づき逸脱度を判定
例示 · シミュレーションデータ
重機 · 試験セル · 2026

グローバル重機メーカー

社名はNDA対象

グローバル重機メーカー。計測機器を備えた試験セルで重要駆動部品を試験。

課題

試験の逸脱原因はベンチか、製品か？さらにベンチの計画外停止は、後続の全試験スケジュールを停滞させます。

導入内容

予知保全モデルと監視ダッシュボード。一律のアラームしきい値ではなく、コンポーネントのバリアントごとに正常動作基準を学習することで、すべての逸脱を適切な基準に照らして評価します。

採用製品

  • 予測モデル
  • デジタルツイン（本事例では未使用）
  • Industrial Autopilot（本事例では未使用）

検証方法

各部品バリアント固有の正常動作基準。実データによる検証基準は、クライアントの保全責任者と合意の上で設定。

これまでの納品物

現地マッピング ベンチとデータ構造
現地での試験ベンチおよび取得データのマッピング。
統合完了 全テレメトリ履歴
試験セルの全履歴データを統合および前処理。
承認完了 学習データセット
モデル変数を精選し、学習データセットをクライアントの保全責任者と承認完了。

ほぼ完了 最終結果はクライアントのデータ提供待ち

ステータス：2026年9月

プロジェクト日程および状況報告（2026年6月）と進捗更新（2026年9月）；非公開。

自社プラントに導入 事例の全文を読む

貴社プラントを、次の事例に。

プラント診断を申し込む
101 m · 7つの設備10¹ m · 7つの設備

7つの設備。単一システム。

設備の組み上がりをご覧ください。ドラッグして回転、内部を移動、粒子を分散 — 次にAutopilotを押します。

粒子で描かれた機械群 — 例示用。

102 m · 4つの主要分野10² m · 4つの主要分野

4つの産業分野。
1つの継続的ループ。

同一のループ — 読み取り、試験、調整 — エネルギー、プロセス産業、製造、鉱業のすべてに共通。

分野01

エネルギー

グリッドの知能化と、より高効率なプラント運転。

分野02

プロセス産業

停止時間を減らし、エネルギー損失を抑制、歩留まりを向上。

分野03

製造

ポンプ、圧縮機、電動機、減速機。

分野04

鉱業

給鉱の鉱質変動下における処理量の最適化。

01 / 04 エネルギー

エネルギー

グリッドの知能化と、より高効率なプラント運転。

発電、送配電網管理、再生可能エネルギー — エネルギーバリューチェーン全体にわたるリアルタイムの資産監視と予測。

タービン遠隔測定連続稼働中
発電機負荷監視中
系統連系有効
制御ループクローズド
例示用シミュレーションデータ
02 / 04 プロセス

プロセス産業

停止時間を減らし、エネルギー損失を抑制、歩留まりを向上。

反応器、加熱炉、蒸留、造粒；化学品およびバイオ燃料。

還流バランス安定化
リボイラー熱負荷最適化
純度目標規格適合
プロセスループ稼働中
例示用シミュレーションデータ
03 / 04 製造

製造

ポンプ、圧縮機、電動機、減速機。

加工ラインおよび試験ベンチ。

ダイノセンサー接続完了
モーター電流正常
振動安定
設備ステータスオンライン
例示用シミュレーションデータ
04 / 04 鉱業

鉱業

鉱石硬度変動下での処理量の最適化。

粉砕、浮選、浸出、破砕、選鉱尾鉱。

ミル負荷均衡
給鉱速度動的制御
スラリー濃度安定
目標成果最適
例示用シミュレーションデータ
101 m · 設備アトラス10¹ m · 設備アトラス
設備1 / 7 · エネルギー

蒸気タービン・発電機

蒸気タービン・発電機の断面レンダリング
1 2 3
1 計装・センサー群

センサー

振動、軸受温度および排気温度、蒸気圧力、発電負荷。

2 推論ループ

AIの処理内容

稼働挙動をデジタルツインと比較し、ドリフトを早期検知して制限内で最も効率的な運転動作点を推奨。

3 達成目標

目標

計画外停止の削減、効率性の向上。

設備2 / 7 · エネルギー · 再エネ

風力タービンナセル

風力タービンナセルの断面レンダリング
1 2 3
1 計装・センサー群

センサー

増速機および主軸受の振動、発電機温度、ピッチ、ヨー、出力曲線。

2 推論ループ

AIの処理内容

初期摩耗パターンを検出し、出力曲線に照らしてピッチとヨーを照合検証。

3 達成目標

目標

停止時間の短縮、発電獲得量の向上。

設備3 / 7 · 製造・機械

渦巻ポンプ・電動機

渦巻ポンプ・電動機の断面レンダリング
1 2 3
1 計装・センサー群

センサー

振動、モーター電流、各種温度、吸込・吐出圧力、流量。

2 推論ループ

AIの処理内容

キャビテーションや芯狂いなどの異常を故障に至る前に検知し、ポンプを最高効率点付近に維持。

3 達成目標

目標

稼働率とエネルギー効率の向上。

設備4 / 7 · プロセス産業

攪拌槽型反応器

攪拌槽型反応器の断面レンダリング
1 2 3
1 計装・センサー群

センサー

温度分布、圧力、原料供給比率、攪拌機動力。

2 推論ループ

AIの処理内容

条件変動下でも安全制限内で反応を最適温度と原料供給比率に維持。

3 達成目標

目標

安定した収率と品質の確保。

設備5 / 7 · プロセス産業

蒸留塔

蒸留塔の断面レンダリング
1 2 3
1 計装・センサー群

センサー

トレイ温度、還流比、リボイラー熱負荷、圧力。

2 推論ループ

AIの処理内容

規格純度を低エネルギーで達成するため還流とリボイラー熱負荷を均衡化。

3 達成目標

目標

規格適合製品と省エネルギー。

設備6 / 7 · 製造・機械

試験ベンチ — モーター · 試験対象ユニット · ダイナモメーター

試験ベンチ — モーター · 試験対象ユニット · ダイナモメーター断面レンダリング
1 2 3
1 計装・センサー群

センサー

トルク、回転速度、油圧回路温度・圧力、振動。

2 推論ループ

AIの処理内容

すべての逸脱要因を試験ベンチか試験対象製品か正確に特定追跡。

3 達成目標

目標

試験失敗の低減、根本原因の特定迅速化。

設備7 / 7 · 鉱業・選鉱

ボールミル

ボールミルの断面レンダリング
1 2 3
1 計装・センサー群

センサー

モーター電力、ミル負荷、軸受圧力、給鉱速度、注水量、スラリー濃度。

2 推論ループ

AIの処理内容

電力および負荷制限内で時間当たり処理トン数を最大化するため給鉱と給水をリアルタイム調整。

3 達成目標

目標

処理量の向上、トン当たり消費電力の低減。

101 m → 10−2 m · 機械からセンサーへ10¹ m → 10⁻² m · 機械からセンサーへ

10−2 m · 現場センサー10⁻² m · 現場センサー

物理的な鋼鉄構造から連続的な数値ストリームへ。

電圧、パルス、圧力、温度がリアルタイムデータとなり — Autopilotのクローズドループへの入力となります。

10−2 m → 107 m · フルスタックAI10⁻² m → 10⁷ m · フルスタックAI

フルスタックAI。
単一の産業用エンドポイント。

お客様が購入されるのは運転成果です。エンドポイントの背後では、単一または複数のモデル、当社の適応技術、エージェント群、産業用ソフトウェアが一体となって改善されます。

エネルギー

発電、送配電網、再エネ：リアルタイムの資産監視と予測。

適用可能 · 事例準備中

プロセス産業

バイオディーゼルプラントにおいて、分析室の測定に先駆けて仮想センサーが重要品質指標を予測。

フェーズ2 · バイオディーゼル事例

製造・機械

計測機器を備えた試験セルにおいて、各部品仕様の基準値に基づきすべての逸脱を適正評価。

ほぼ完了 · 試験セル事例

鉱業・選鉱

粉砕回路において、Autopilotは安全運転範囲内でリアルタイムに設定値を送信します。

試験完了 · 金鉱事例 初期試験 · リチウム事例

安全保護

設計による安全境界。
常にオペレーターが主導。

01

設計による安全境界。

上下限の安全範囲は各現場ごとに設定され、貴社エンジニアの承認を受けます。制限を超えた場合、異常な測定値により制御は手動へと戻ります。

02

全工程の監査証跡を保持。

安全計装システム（IEC 61511 / ISA-84）および安全インターロックは独立を維持し、変更されることはありません。導入はプラントが定義したゾーンとコンジットに準拠します（IEC 62443-3-2）。すべての設定値変更は記録されます。

03

オペレーターが主導。

クローズドループにおいて、Autopilotは貴社エンジニアが承認した制限内でのみ設定値を変更します。ワンクリックで任意のパラメータを手動操作に戻せます。

システム統合： Modbusなどの標準産業プロトコルを介して、プラントの既存の監視制御システムに接続します。
アーキテクチャ

フルスタック基盤。
全層を担う単一チーム。

プラントの挙動からAutopilotが送信する設定値に至るまで、すべての階層はBrainiallによって構築または適応され、単一の評価ループで改善されます。各層を自社で保有しているからこそ、改善すべき層を的確に修正できます。

  1. 01

    プロセス知見

    粉砕回路、バイオディーゼル反応器、機器試験セル：各プロセスの挙動特性と物理的限界の把握。

    自社保有だからこそ 空白のデータセットからではなく、プロセスの物理法則と運転限界を出発点としてモデルを構築します。

    4つの産業事例

  2. 02

    プラントデータとコネクタ

    Modbusなどの産業プロトコル用コネクタと自動データ前処理による、センサーデータストリームおよび高精度カメラ画像の取り込み。

    自社保有だからこそ 新規プラント導入時のエンジニアリング工数を削減：同一のパイプラインがデータを読み取り、クレンジングし、整合させます。

    56.5M件のデータ前処理完了 · バイオディーゼル事例

  3. 03

    学習と推論基盤

    GPU上での学習手法、モデルサービングおよび推論の最適化。

    自社開発の強み ローカルエージェント経由のクラウド実行、またはプラント構内でのオンプレミス実行など、要求されるレイテンシとコストに応じてモデルの実行場所を選択可能。

    NVIDIA Inception プログラムメンバー

  4. 04

    基盤モデルの研究開発

    言語モデルを含むモデルアーキテクチャの研究開発および事前学習の研究。

    自社保有だからこそ ベースモデルの能力が不足する場合、プロンプトの調整にとどまらず、モデルの内部構造そのものを改良できます。

    リリース前の独自システム · 内部評価

  5. 05

    適応とファインチューニング

    ベースモデルを各プロセスおよび各プラントの固有データへと適応・ファインチューニング。

    自社保有だからこそ 共通の基盤から多様なプラントへ：導入ごとに各現場のデータに適応したモデルを稼働させます。

    同一ベースモデル比+12.6 pp · 内部評価

  6. 06

    予測モデル

    従来の機械学習、深層ニューラルネットワーク、Transformer、LLMのアンサンブル：予測、仮想センサー、早期警告。

    自社保有だからこそ 課題に最も適したモデルを選択し、単一モデルで不十分な場合は複数のモデルを融合します。

    96.3% R²の仮想品質センサー · バイオディーゼル事例

  7. 07

    デジタルツイン

    測定値の更新ごとにリアルタイムで追従する設備とプロセスの仮想複製。

    自社保有だからこそ 設定変更はまず仮想複製上で試行され、本番設備で試されることはありません。

    製品 · デジタルツイン

  8. 08

    エージェント群と評価検証基盤

    各モデルを包摂するオーケストレーション、ツール群、評価ハーネス基盤。

    自社保有だからこそ 共通の評価ループが全階層を連携：いずれかの層での変更は、現場プラントに届く前に厳格に検証されます。

    エージェント基盤と評価 · 研究開発

  9. 09

    Industrial Autopilot

    プラントを読み取り、デジタルツインで試験し、安全制限内で設定値を送信。ワンクリックでオペレーターに制御を戻せます。

    自社保有だからこそ お客様が購入されるのは1つの運転成果です。その背後にあるすべての階層を一体となって改善します。

    処理量+6% · 管理された比較試験、2024年

最上位に単一のエンドポイント。その下のすべての階層を、私たちが責任を持って改善します。

研究開発

リリース前独自システム ·
社内評価結果。

リリース前の独自AIシステム — 内部ソフトウェアエンジニアリング評価において、当社の適応型システムはタスクの73.0%を解決し、同一ベースモデルの60.4%に対して+12.6パーセンテージポイントを記録（111タスク、1シード）。内部評価であり公開リーダーボードではありません。

Brainiall適応型AIシステム 73.0%
同一ベースモデル 60.4%
+12.6 パーセンテージポイント（111タスク、1シード）
73.0%対60.4% 社内評価（公開リーダーボードではありません）

モデルアーキテクチャと適応技術

エージェント基盤と評価検証

時系列およびプロセスモデル

GPU上での推論最適化

NVIDIA Inception プログラムメンバー。
会社

包括的な自律システム。
2019年創業。

Brainiallは産業インテリジェンスを包括的なシステムとして構築し、単一のエンドポイントとして提供します。

プログラムと提携関係

  • NVIDIA Inception
  • SoftwareOne NextGen ISVプログラム（AWS協賛）

SoftwareOneが公表した導入事例では、Brainiallがプラントの監視制御システムと連携してセンサーデータを収集し、最適なプロセスパラメータを算出して自動調整を行う様子が詳述されています。NextGen ISVプログラムを通じてAWSへ移行したことで、Brainiallのクラウド利用コストは20%削減されました。

事例

  • Mineração Aurizona（CMOC Group）
  • AMG Brasil
  • グローバル農業・バイオエネルギー生産企業（NDA対象）
  • グローバル重機メーカー（NDA対象）

報道・メディア掲載

  • Brasil Mineral #441（2024年7月）
開発者エコシステム

開発者向け専門AI API → brainiall.com/ja/apis

プラント診断

1つのプロセスのご相談。
マージン改善余地の提示。

ご入力いただいた情報は回答のみに利用します。当社のプライバシーポリシーをご覧ください。

BRAINIALL Industrial Autopilot · フルスタックAI

製品

  • AI Autopilot
  • 価格
  • 導入事例
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