Sanoh Industrial: ИИ-агент ищет риски конструкции, −95% трудозатрат на часть DRBFM

Sanoh Industrial (三桜工業) — японский производитель автокомпонентов со штаб-квартирой в городе Кога префектуры Ибараки; компания разрабатывает и выпускает, в частности, тормозные трубки. При проектировании она применяет DRBFM — метод проверки конструкции на основе видов отказов, разработанный Toyota. Метод сосредоточен на изменениях в изделии: инженеры перечисляют изменённые элементы, прогнозируют виды отказов, к которым они могут привести, и заранее прорабатывают меры. По данным источника, часть этого процесса раньше занимала десятки часов. Компания поставила задачу автоматизировать проверку конструкции по DRBFM с помощью ИИ-агента.

Sanoh Industrial разработала ИИ-агента на основе генеративного ИИ для промышленных задач совместно с Spark+ — стартапом, выросшим из лаборатории Мацуо Токийского университета. Агент обращается к накопленным прошлым неструктурированным данным компании, выделяет из них риски конструкции и предъявляет их инженерам. Решение применяется в той части процесса DRBFM, где выявляются риски проектирования. Отдельно компания разрабатывает общекорпоративного ИИ-агента для анализа данных: по схеме RAG он через генеративный ИИ находит и использует структурированные данные, накопленные в Excel, и неструктурированные документы с графиками и таблицами.

Агент для DRBFM проверили в пилотном проекте. По его итогам трудозатраты на часть процесса DRBFM, которая раньше занимала десятки часов, сократились на 95%. О результате 7 августа 2025 года объявила Spark+, в тот же день его опубликовало издание IT Leaders. В рамках второго проекта — общекорпоративного агента для анализа данных — проверка показала, что проблемой остаются трудозатраты на подготовку документов во вспомогательных подразделениях. Компания намерена применять генеративный ИИ, чтобы повысить эффективность этой работы и использовать результаты при принятии решений.