Ghelia 推出「GHELIA AutoDeck」,基於 3D 模型知識庫,利用 LLM 將非結構化設計數據實現知識結構化

Ghelia Inc. 發布了製造業平台「GHELIA AutoDeck」,利用多模態 LLM 解讀並儲存 CAE、3D 模型等非結構化設計數據。該平台採用地端部署(On-premise)以確保機密性,並透過知識顯性化來提升設計開發效率。
新製品NQ 44/100出典:PR Times

📋 文章處理履歷

  • 📰 發表: 2026年5月21日 01:20
  • 🔍 收集: 2026年5月20日 17:02
  • 🤖 AI分析完成: 2026年5月20日 17:23(收集後21分鐘)
## GHELIA AutoDeck 正式發布
Ghelia Inc.(總部:東京都台東區,代表取締役社長:齋藤真)宣布推出「GHELIA AutoDeck」(GAD),這是一個利用多模態 LLM 技術,將包含非結構化數據在內的設計相關文件、模擬數據及影像數據作為知識進行累積與整合管理的平台。

## 開發背景
在製造業環境劇烈變化的現今,「企業獨有知識的流失」已成為產品開發中的重大課題。Ghelia 透過 GHELIA AutoDeck,旨在實現製造業能積累、傳承並最佳化利用優質知識的「設計開發知識基礎」。

## 服務特點
GHELIA AutoDeck 利用多模態 LLM 讀取 3D 模型、模擬數據與影像等非結構化數據,並自動生成說明文字。例如針對 CAE 數據,除了讀取模擬結果圖之外,還會整合解析參數、邊界條件及解析日誌等補足資訊,自動生成包含「目的」、「觀察事實」、「討論與考察」、「結論」及「下一步行動」的自然語言描述,賦予數據高度的可解釋性。

## 解決既往問題
過往積累設計Know-how時,常面臨非結構化數據難以處理、工程師耗費大量時間編寫文件,以及內容因人而異等問題。即使嘗試使用 LLM 或 RAG(檢索增強生成)獲取答案,也常因無法處理非結構化數據而導致準確度低落。GHELIA AutoDeck 透過在積累(輸入)的前處理階段使用多模態 LLM,將企業內的默會知識轉化為顯性知識並進行體系化。

## 安全性與展望
GHELIA AutoDeck 重視企業專有數據的隱密性,採用地端部署(On-premise)環境運作。透過積累設計意圖以及未被採用的設計建議,實現「數位執行緒(Digital Thread)」。Ghelia 預計將於 2026 年 7 月 1 日至 3 日在東京 Big Sight 舉辦的「製造世界東京」(Manufacturing World Tokyo)展覽中展示該產品,歡迎前往 CAE 區域攤位編號 W10-31 參觀產品示範。

常見問題

GHELIA AutoDeck 的導入目的是什麼?

旨在利用 AI 將製造業容易因人員變動而流失的設計知識數位化,以進行有效的傳承與運用。

地端部署(On-premise)有什麼優點?

在保護企業專有設計數據與技術資訊機密性的同時,能安全地運作企業專屬的知識庫。

除了 CAE 數據,還能處理其他格式嗎?

可以,它能處理多模態數據,包括 3D 模型、影像數據以及各種與設計相關的文件。