現場をつなぐ
センサー、設備、SCADA、Historian、アラーム、業務イベントを一つの流れとして接続します。
Straight Through Process / Industrial Instrumentation
測ったデータを、
正しく通す。
stp.nagoya は、現場データ、設備状態、アラーム、業務イベントを、判断・承認・制御・記録へ一気通貫でつなぐ技術ポートフォリオです。 SCADA、OT、MES、API、AIを接続する計装バックエンドを設計します。
Field Data
sensor / alarm / equipment status / event
OT / SCADA
OPC UA / Historian / OpenADR / telemetry
AI / Workflow
state estimation / decision support / approval
Execution / Record
control request / audit log / human approval
Lind Instrumentation AI Backend
安全・承認・監査を残した計装AI基盤
Concept
stp.nagoya は、計装AIの「神経系」です。
現場のデータは、測るだけでは価値になりません。状態を整理し、判断を支援し、必要な承認を通し、実行と記録までつながって初めて、現場で使える仕組みになります。
判断を支える
AIやルールベース処理で状態を整理し、人間が判断しやすい形に変換します。
記録を残す
承認、実行、変更、例外処理をログとして残し、監査可能な運用へつなげます。
Human-centric
全部自動化しない。安全に、迷わせずに通す。
stp.nagoya が目指すSTPは、金融領域の完全自動処理とは異なります。計装・OTでは、安全、承認、インターロック、監査ログを残した STP を重視します。
人間中心設計（Human-centric）を前提とし、 最終判断・責任・安全は人間が担う構造を維持します。
避けたいSTP
- システムが勝手に判断して操作する
- 承認や監査ログが残らない
- 異常時の責任境界が曖昧になる
- 現場の安全設計を飛び越える
目指すSTP
- データ取得から承認・記録までを一気通貫にする
- 重要操作には人間の承認を残す
- 安全・インターロック・監査を前提にする
- AIは判断支援として人と設備をつなぐ
Architecture
現場データから、承認と記録まで。
STPは、単なるAPI連携ではありません。現場、設備、業務、人間、AIを安全に接続するための運用アーキテクチャです。
01
Measure
センサー、設備状態、アラーム、環境情報を取得する。
02
Normalize
OPC UA、Historian、API、イベントとして整理する。
03
Support
AI、ルール、ワークフローで判断を支援する。
04
Approve
人間の承認、安全条件、権限確認を通す。
05
Record
実行結果、判断根拠、例外処理を記録する。
Keywords / Projects
扱う技術キーワード
計装・OT・業務連携を横断する実装メモ、検証ログ、GitHub README、note記事、論文メモへ展開していくテーマです。
stp.nagoya は、完全自動化を目的にするサイトではありません。目的は、現場データを止めずに、迷わせずに、正しく通すこと。AI、API、SCADA、MES、人間の承認系をつなぎ、安全と監査を残した計装バックエンドを設計することです。
Related Domains
測る・動く・通す。
stp.nagoya は、iot.nagoya と uav.nagoya と連携し、Lind Instrumentation AI の技術ポートフォリオを構成します。
測る
iot.nagoya
センサー、エッジAI、環境計測。Lindの目と耳。
動く
uav.nagoya
ドローン、ローバー、自律移動体。Lindの手足・移動体。
通す
stp.nagoya
SCADA、OT、MES、API、承認ワークフロー。Lindの神経系。