TDSE株式会社
最終更新日:2023-06-16 10:06:29.0
経験豊富なデータサイエンティストが語る!効果の出やすいビジネス課題へのDXアプローチ~製造業事例で解説~
基本情報経験豊富なデータサイエンティストが語る!効果の出やすいビジネス課題へのDXアプローチ~製造業事例で解説~
製造業DXの最新動向やAIプロジェクトを効果的に進めるために取り組むべきテーマの選定方法を解説!
生産人口減少による人材不足やスキルギャップ、製品からサービスへの転換、不確実性の高い時代における組織変革力、カーボンニュートラル、サステナビリティなど、製造業における課題は山積しており、IT部門やR&D部門だけでなく、すべての部門がデータを活用し、これらの課題の解決に取り組んでいく必要があります。
AI開発の最も困難な点は、「試してみたけどうまくいかなかった」が起こるリスクがあること。
このリスクを可能な限り回避しつつAIプロジェクトを進めるために、どのような観点で取り組むテーマを決定すべきなのか?
製造業を中心に様々なAI案件に携わったデータサイエンティストが、これまでの知見を元に解説します。
異常検知サービス『TDSE Eye』
『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、設備の保守業務、
製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化します。
AIモデルをクラウド上で構築することで、常に高性能なものが利用可能。
WEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築することができます。
当社は画像AI分野の案件を数多く手掛けており、本サービスもこれらの
経験を反映したものとなっております。
【特長】
■常に高性能な異常探知AI
■専門的な知識なしで導入・運用が可能
■低コストかつ短期間で構築
■AIの推論をエッジにてオフライン実行
■画像AI分野での豊富な実績
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 (詳細を見る)
目視検査をAIに置き換え!外観検査AI『TDSE Eye』
当社は、AIを活用した外観検査システムにより、様々な課題解決を行ってきました。
設備の保守や製品の品質確認など、ヒトの目に頼っていた点検・検査を
AIで自動化し、作業の効率化やコスト削減につなげることができます。
TDSEは様々な業界でのデータ活用のご支援実績があり、
例えば大手電力会社の送配電網の設備保全では、
総延長約1万4500キロに渡る送電線の点検時間をAIにより大幅に短縮。
目視確認によってかかっていたコストを削減するなど、成果を上げています。
近年は、少量の正常画像(良品の画像)を学習させるだけで構築できる
外観検査AIシステム『TDSE Eye』をリリース。
クラウド上に構築したAIモデルにより、常に高性能な異常検知AIを利用可能で、
専門的な知識がなくても、手軽にシステムの導入・運用ができます。
※「AIによる外観検査の事例」「TDSE Eyeの製品資料」「技術解説資料」など各種資料を、PDFダウンロードよりすぐにご覧いただけます。 (詳細を見る)
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