電気・制御盤
制御盤や配電盤の電気設計を、仕様書から一気通貫で自動化。単線結線図、主回路・制御回路、盤内レイアウト、端子台表、部品表までを自動生成し、負荷に合わせて機器を選定します。
What Outerport is
あらゆる産業機械は、設計されたシステムの上で動いています。リレー制御回路、動力の分配、配管。Outerportのエージェントは、その一つひとつを構造化された設計データとして設計します。製造委託先に渡すCAD図面も、設計チェックも、シミュレーションも、すべてこの設計データから自動生成されます。
What it designs
つくりたいシステムを言葉で伝えるだけ。図面という成果物と、その裏側の設計データが、同時に手に入ります。
制御盤や配電盤の電気設計を、仕様書から一気通貫で自動化。単線結線図、主回路・制御回路、盤内レイアウト、端子台表、部品表までを自動生成し、負荷に合わせて機器を選定します。
P&ID、ラインリスト、プロセス系統をシンボル単位で作図し、接続の連続性、タグ付け、計装の網羅性を検証します。
How it works
01
要求仕様書でも、データシートでも、普通の文章でも。エージェントは各分野の設計者と同じ考え方でシステムを設計します。部品の容量選定から線番まで。
02
設計データから、そのままCAD図面を自動生成します。業界の製図規格に沿った、製造委託先にそのまま渡せる図面です。
03
シミュレーションと設計ルールチェックは、図面という「絵」ではなく、設計データそのものに対して実行されます。導通、容量、インターロックを、改訂のたびに検証します。
ルールベースの自動作図が図面を出せるようになるのは、ベテラン設計者が何か月もかけてマクロやテンプレートを整備した後です。しかも元が取れるのは、繰り返しの多い定番設計だけ。個別受注の設計はその条件に合わず、ツールは使われないまま、図面は手描きのまま残りました。
Outerportのエージェントは、テンプレートの整備も自動化の運用も、自分でこなします。設計者に求められるのは、つくりたいものを言葉で伝えることだけです。
Your existing drawings
盤の展開接続図、単線結線図、P&ID。数十年分の図面が、エージェントが設計に使うのと同じ設計データに変わります。
いつも使うインターロック回路、信頼しているブレーカーの選定。それが、そのまま流用できる設計ライブラリになります。Outerportの設計ツールでそのまま使うことも、既にお使いの電気CADへ書き出すこともできます。1994年に描かれた1枚が、新しい負荷に合わせて機器を選び直した、来年出荷する盤になります。
Simulation & search
Outerportの検証は、ルールチェックにとどまりません。設計が、実際に動くのです。制御回路はOuterport自身のシミュレーターで実行され、実機の盤と同じ順序でインターロックが動作するのを目で確認できます。さらに、すでにお使いのCAE・シミュレーターも、条件の設定から計算、結果の反映まで、エージェントが呼び出して回します。
そこから、設計空間が開けます。候補となる設計群を生成し、シミュレーション合格を制約条件として、最適化エージェントに探索させる。数千の候補が、技術者が目を通す価値のある数件に絞り込まれ、残った候補はすべて検証済みです。
逆向きにも動きます。試験・検査データから、その結果を生んだ設計や工程条件を逆算。試作の繰り返しを減らすR&Dにも、歩留まりの改善にも、同じ探索がそのまま効きます。
「今回Outerport社の技術を検証した結果、従来のアプローチに比べ飛躍的な精度向上を達成することができました。」
比戸 将平 様
ダイキン工業株式会社 テクノロジーイノベーションセンター 技師長
The platform
電気設計も、配管計装設計も、1つのデータプラットフォームの上で動いています。解析された過去図面と新しい設計が、装置の1つのモデルに集まり、図面どうしをつなぐナレッジグラフがすべての技術文書を結び付けます。
Outerportは同時に、エージェントプラットフォームでもあります。エージェントが使う図面ツール(線をたどる、凡例を読む、グラフに問い合わせる)は、貴社のチームが作るエージェントにも開かれています。以下、そのプラットフォームを紹介します。
The parsing pipeline
まず、ページの種類を見分けます。P&IDと制御回路では読み方が違うため、図面の種類ごとに専用の検出モデルがシンボル、線、文字を検出します。検出されたシンボルはその図面自身の凡例と照合され、P&IDのクラスはCFIHOSに対応付けられます。
最後に、接続関係を線ごと、タグごとに組み上げ、プラットフォーム全体が利用するグラフにします。すべての値は図面上の位置を出典として保持するため、承認する技術者は検図画面で根拠を確認できます。
Across disciplines
ポンプP-2104は、P&ID上ではシンボル、単線結線図上では負荷、データシートでは1行の仕様です。Outerportのナレッジグラフでは、その3つがタグで結ばれた1つのノードになります。プロセスライン、電源系統、ブレーカー容量、定格が、図面一式を横断してつながります。グラフはオントロジーで型付けされています。機器クラスと、その間の関係の定義。CFIHOSを標準で備え、貴社独自の呼称にも合わせて拡張できます。問い合わせる相手は、ファイルではなく設備そのものです。
Agent session
P-2104と同じフィーダーにつながる負荷は?
trace_line · E-101 · upstream of P-2104 → MCCB-2
trace_line · E-101 · downstream of MCCB-2
read_legend · E-101 · breaker frame sizes
MCCB-2(30AF/30AT)が常用・予備ポンプP-2104とP-2105に給電しています。同じフィーダーを共有する負荷は他にありません。各ポンプ分岐には個別のサーマルリレーTHR1、THR2(設定5-8A)があります。
Agents
ポンプP-2104が過負荷になったら、何がトリップするのか。システムを設計するエージェントは、システムについての質問にも答えます。グラフの上でも、図面そのものの上でも。線を電源側までたどり、シンボルを凡例と照合し、根拠にした図面をすべて示します。
同じツールは、貴社のチームにも開かれています。ベンダー図面を自社の設計標準と照合するエージェントも、見積のために図面上の部品を数えて値付けするエージェントも作れます。
Build on it
エージェントも、貴社の技術者も、解析済みの図面データを参照できるサンドボックスでPythonを実行できます。グラフに問い合わせ、負荷表をpandasで確認し、結果をグラフに描く。すべてのセッションはノートブックとして残り、チームで再実行・確認できます。
ペルソナはエージェントの役割を定義し、スキルはエージェントが従う手順をまとめたものです。どちらも貴社で自由に編集できます。プラットフォーム全体は貴社のVPC内に構築できるため、図面が社外のネットワークに出ることはありません。
pump_station_audit.opnb
SANDBOX · PYTHON
ブレーカーのトリップに近いポンプはどれ?
pumps = graph.query("pump", join=["feeder", "datasheet"])
margin = pumps["breaker_a"] / pumps["fla_a"]P-2105 · margin 1.1 · below minimum
In and out
貴社の図面・技術文書
設計モデル
部品 · 接続 · 定格 · タグ
1つのナレッジグラフとして接続
貴社のツール
Industries
半導体をつくる装置の制御システム。ガス供給、RF・真空系、装置の制御盤。
プロセスユニット、ユーティリティ、安全計装。FEEDから竣工図まで。
見積、詳細設計、そしてプロジェクト図書全体にわたる竣工図の照合。
バリエーション展開で設計される機械の、制御盤と油圧システム。
Deployment
図面の描き方は、会社ごとに違います。導入は貴社の図面一式から始まります。当社のエンジニアが、図面解析、シンボルライブラリ、設計チェックを、貴社の図枠、タグ体系、製図規格(JIS、IEC、ANSI)に合わせて調整し、その標準が変わればまた合わせ込みます。
独自スキーマ、独自エージェント、既存システムとの連携も、導入支援の範囲です。現場が実際に抱えている課題に対して、本番運用で成果が出るまで貴社の技術者と伴走します。
Our vision
制御盤を、プラントを、配管網を設計してきた人たちの判断は、どこにも文章として残っていない。図面の中にだけ、描かれてきた。
私たちがつくっているのは、その暗黙知を学ぶシステムです。1つの分野を、その中で製図できるほど深く理解し、図面とデータを常に一致させ続けるエージェント。設計の主導権は、技術者にあります。エージェントが引き受けるのは、製図と、検図と、描き直し。技術者の時間を奪ってきた仕事です。
Who we are
創業チームは、NVIDIAのオープンソース3D機械学習ライブラリや、NeRF・ガウシアンスプラッティングにつながるニューラル3D表現を開発してきました。製造実行システム、自動運転、ロボットハードウェア、防衛・災害リスクのシステムにも携わっています。NVIDIA、Meta、Oracle、Embark Trucks、Tulip Interfacesの出身です。

共同創業者・CEO
子どもの頃から機械をつくってきました。最初はロボット、次は自動運転車、そして3D世界を理解するAI。NVIDIAでは研究員として、NeRFやガウシアンスプラッティング(3DGS)が生まれたニューラル3D表現の研究を率い、CVPR、ICCV、SIGGRAPHで発表した研究は5,000回以上引用されています。NVIDIAのオープンソース3D機械学習ライブラリ「Kaolin」の開発にも携わりました。学生時代はPreferred Networksで研究し、Tulip Interfacesでは工場の現場で動くソフトウェアを書いていました。製図と、検図と、描き直し。技術者の時間を奪ってきたその仕事に塞がれた、ものづくりの創造的な自由を取り戻すために創業しました。
Backed by
何を設計され、どこに時間を取られているか。まずはお聞かせください。進め方のご相談から承ります。
メールでのお問い合わせはこちら info@outerport.com