AI が測定器を真に理解し安全に使用することを支援
オープンで構造化され検証可能な測定器ナレッジインフラストラクチャ。エンジニア向けのパラメータと測定比較、AI エージェント向けの機械可読な機能、制限、安全境界。
例: 34465A · 電圧測定 · CONF:VOLT:DC
ナレッジ → 実行検証済みパス検証済みパス
エンジニア向け
パラメータ、測定値、コマンド、選定の違いを一連のエビデンスでクロスチェック。
AI エージェント向け
安定したエンティティ、構造化された Schema、来歴、バージョン、機械インターフェース。
物理的安全性向け
機能境界、前提条件、状態遷移、コマンドシーケンス検証。
メーカーインデックス
メーカー別にナレッジグラフに入る
メーカー名はインデックス作成とエンティティ認識のみに使用され、パートナーシップ、認定、または推奨を意味するものではありません。
測定タスクディレクトリ
必要な測定から始める
測定タスク → 測定器カテゴリ → メーカー → シリーズ → モデル
測定データ
チャートを超えた検証可能な生のコンテキストを保持
可視化はオンデマンドで読み込まれ、測定方法、値テーブル、制限メモは読み取り可能なまま。
MEASUREMENT PREVIEW / 001
合成測定データとコンテキスト
デモ測定データはありません
この測定器レコードにはまだ測定系列が含まれていません。識別情報とソース情報は引き続き読めます。追跡可能なデータが利用可能になると、グラフと表が表示されます。
- 012〜4台の測定器を選択
- 02パラメータを調整
- 03測定カーブを表示
- 04機能と安全制限を表示
- 05差異サマリーを出力
データ原則
信頼はスローガンではなく、検査可能なフィールドの集合
- データソース
- すべての事実は、特定可能なマニュアル、データシート、または測定レコードに紐付けられています。
- テストメソッド
- 環境、手順、条件、エラー、生データを記録。
- Schema とデータバージョン
- 安定したキー、変更履歴、明示的な互換性関係。
- 検証状態
- 検証済み、未検証、競合、デモデータは明確に区別されています。