メーター値のデータ分析を行うことで設備の異常を事前に検知し、故障を未然に防ぐ
図面を含む「仕様書（外部文書）」と「社内情報」の突き合わせをLLMを活用して効率化し、売上に貢献する
検査員が30分かけて行っていた金属粉体の粒子形状検査を、ML（機械学習）モデルにより10秒に作業効率化
画像解析アプリの自動判定導入により、複数工場の目視検査による判定ばらつき懸念を削減
撮像により、メーター値の画像認識を行うことで、ダッシュボードとスマホでの常時監視を実現
研究室の実験結果を待ってから顧客に材料を提案していたプロセスを、アプリを活用して即時提案できるよう転換
ベイズ最適化を用いた逆問題解析モデルで、材料開発の実験回数削減を目指す
既存言語RのモデルをPythonに変更し、精度向上・学習時間短縮・保守性向上を実現
社内の試験データを一元管理および物性予測を行える初期投資を抑えたSaaS導入
ML（機械学習）モデルによる形状分類情報を抽出し、因果分析により品質影響の可視化＆定量化
特許情報や研究情報がサイロ化している現状を解消し、有効に活用していく土台を築く
お悩みや課題に合わせて、 活用方法をご提案いたします。 お気軽にお問い合わせください。
