ソリューション

R&D(マテリアルズ・インフォマティクス)

先端技術を最大限に活用して、材料、デバイス開発を効率的に行うアプローチ(マテリアルズ・インフォマティクス)に注目が集まっています。
AAPFは、隠れたパターンや規則性をデータから自動で発見し、高精度な予測結果を得ることができるため、新材料やデバイス研究を効率化する目的で活用されており、高い成果を得ています。

生産管理

発注情報や売上情報、機器の稼働情報、経年データなどを活用し、数日~数ヵ月先に必要となる在庫数を予測するソリューションです。これにより、これまで熟練者のノウハウに頼っていた発注業務を自動化し生産性向上に貢献します。
AAPFは、予測モデルを容易にAPI化できるため、発注システムなどへの予測機能の組み込みを容易に実現できます。そのため、検証から導入~活用へのリードタイムを大幅に短縮することができます。

品質管理

不良品発生時の設計値、公差、生産条件、設備プロファイル、気温、湿度などのデータを活用し、不良要因を解析するソリューションです。
これにより、不良品発生要因を特定し、生産における歩留まり改善に貢献します。AAPFは、隠れたパターンや規則性をデータから自動で発見することができるため、「物性密度が5以上で、設計寸法が30未満の場合に不良品になりやすい」といったこれまで気付かなかった不良要因の発見に貢献します。

予知保全

機器の湿度、電流、振動、音などのログデータを活用し、機器故障を事前に予測するソリューションです。これにより、機器故障に伴う稼働停止を防ぎ、定期メンテナンス作業の効率化に貢献します。
AAPFでは、正常データのみで学習可能なOneClass機能を搭載しているため、異常データが少ない場合でも活用が可能です。

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