【Kiei股份有限公司】出展AI博覽會Spring2026（於4月7日(二)・4月8日(三)舉辦）
Kiei公司將於4月7日至8日參加AI博覽會Spring2026，展出專為製造業設計的品質與技術傳承AI代理方案。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月7日 17:23
- 🔍 收集: 2026年4月7日 09:00
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月21日 01:35（收集後328小時35分鐘）
Kiei股份有限公司將參加於2026年4月7日（星期二）、8日（星期三）在東京國際論壇舉辦的「AI博覽會Spring2026」（主辦單位：Ice Smiley股份有限公司）。
我們將展示突破製造業面臨的「技術傳承」與「非結構化數據應用」壁壘的最新解決方案——『品質與技術傳承AI代理』。現場將透過示範，介紹如何解讀圖紙、手寫文件及資深員工經驗法則等「未整理的現場數據」，實現從設計風險預測到保養與維護的全面自動化次世代AI應用。
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## ■ 活動概要
- 活動名稱：AI博覽會Spring2026
- 日期：2026年4月7日（二）10:00~18:00 ／ 8日（三）10:00〜17:00
- 場地：東京國際論壇 Hall E
- 主辦單位：Ice Smiley股份有限公司
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## ■ 推薦給有以下困擾的企業與負責人：
- 「導入了AI但未能充分發揮作用」
套裝型AI工具或通用聊天機器人無法應對現場特有的複雜業務流程與專業術語，導致導入流於形式的人士。
- 「對資深員工退休導致技術流失感到危機」
希望能將熟練技術人員腦中的「判斷標準」與「經驗法則」轉化為數位資產，並透過機制自動化傳承給年輕員工的人士。
- 「圖紙與手寫資料過於龐大，已放棄數位化」
希望將大量未整理的非結構化數據（紙本圖紙、PDF、日報等），瞬間轉換為AI可隨時參照的「可用知識」的人士。
- 「想減少因設計、製程、維護失誤造成的損失」
希望將過去的故障案例作為「活知識」來運用，並透過AI提升設計階段的風險預測（DRBFM）與現場初步應對能力的人士。
- 「急於邁向概念驗證（PoC）之後的“實際運用”」
不想只停留在驗證階段，希望能在最短時間內實裝可融入現場操作、具備「高現場解析度客製化AI」的人士。
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## ■ 展出內容（部分介紹）
- 設計風險預測AI（DRBFM支援）
從過去的故障資料中自動萃取設計變更時的風險。將資深員工的經驗法則可視化，防範設計失誤於未然。
- 製程不良預見AI（PFMEA支援）
根據類似製程的不良紀錄建議潛在失效模式。抑制量產啟動時的瑕疵，支援快速投產。
- 設備保養與初步應對AI
故障發生時，從過去的維護紀錄中迅速提供原因與處理步驟。即使資深員工不在場也能將停機時間降至最低。
- 非結構化數據的結構化與應用
AI解讀紙本圖紙、手寫文件和PDF，將其轉換為可運用的資產。將零散的現場資訊轉變為「可用知識」。
- 現場特化型客製化AI
我們將展示突破製造業面臨的「技術傳承」與「非結構化數據應用」壁壘的最新解決方案——『品質與技術傳承AI代理』。現場將透過示範，介紹如何解讀圖紙、手寫文件及資深員工經驗法則等「未整理的現場數據」，實現從設計風險預測到保養與維護的全面自動化次世代AI應用。
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## ■ 活動概要
- 活動名稱：AI博覽會Spring2026
- 日期：2026年4月7日（二）10:00~18:00 ／ 8日（三）10:00〜17:00
- 場地：東京國際論壇 Hall E
- 主辦單位：Ice Smiley股份有限公司
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## ■ 推薦給有以下困擾的企業與負責人：
- 「導入了AI但未能充分發揮作用」
套裝型AI工具或通用聊天機器人無法應對現場特有的複雜業務流程與專業術語，導致導入流於形式的人士。
- 「對資深員工退休導致技術流失感到危機」
希望能將熟練技術人員腦中的「判斷標準」與「經驗法則」轉化為數位資產，並透過機制自動化傳承給年輕員工的人士。
- 「圖紙與手寫資料過於龐大，已放棄數位化」
希望將大量未整理的非結構化數據（紙本圖紙、PDF、日報等），瞬間轉換為AI可隨時參照的「可用知識」的人士。
- 「想減少因設計、製程、維護失誤造成的損失」
希望將過去的故障案例作為「活知識」來運用，並透過AI提升設計階段的風險預測（DRBFM）與現場初步應對能力的人士。
- 「急於邁向概念驗證（PoC）之後的“實際運用”」
不想只停留在驗證階段，希望能在最短時間內實裝可融入現場操作、具備「高現場解析度客製化AI」的人士。
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## ■ 展出內容（部分介紹）
- 設計風險預測AI（DRBFM支援）
從過去的故障資料中自動萃取設計變更時的風險。將資深員工的經驗法則可視化，防範設計失誤於未然。
- 製程不良預見AI（PFMEA支援）
根據類似製程的不良紀錄建議潛在失效模式。抑制量產啟動時的瑕疵，支援快速投產。
- 設備保養與初步應對AI
故障發生時，從過去的維護紀錄中迅速提供原因與處理步驟。即使資深員工不在場也能將停機時間降至最低。
- 非結構化數據的結構化與應用
AI解讀紙本圖紙、手寫文件和PDF，將其轉換為可運用的資產。將零散的現場資訊轉變為「可用知識」。
- 現場特化型客製化AI