AnyTech株式会社 【流体の異常検知】水質監視、現行の仕組みを見直しませんか？
- 最終更新日：2023-11-16 10:44:11.0
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これから、どんどん労働人口は減ります。
すでに、さまざまな現場で人手不足が慢性化しています。
そのような中、人手を前提とする水質監視の仕組みを継続するのは、大変困難です。
また、人手が仮に確保はできる場合でも、担当者による判定のブレや、異常発生時に即時対応できないことなど、課題は残ります。
以下の項目に２つ以上当てはまる方は、
ぜひ「DeepLiquid」をご検討ください！
□ 工場などの屋内で、１～数名での目視検査を実施している
□ 施設内に水処理設備があり、毎日定期的に見回りで目視している
□ 目視経験の差異や判断のブレ幅などにより、担当者によって判定に差が出る
□ 検査対象物は水を含む液体、流体関連のもの
□ 現行の仕組みの継続には困難を感じている
□ 検査ではある程度のリアルタイム性があればよく、精度は求めたい
□ 現行の仕組みでかかっている時間や手間などをトータルで効率化したい
【イプロスからのお問合せ特典】
AI技術による課題解決の可能性を事前に確認できる「簡易検証」を特典としてご提供いたします。
まずは、お問い合わせください。
基本情報【流体の異常検知】水質監視、現行の仕組みを見直しませんか？
「DeepLiquid」は水をはじめとする様々な流体に特化したAI解析技術です。
「DeepLiquid」導入の流れ
１．企画・要件整理
＊お客様の要望をヒアリングしながら、お客様の課題を深掘り
＊「DeepLiquid」を活用した解決方法の仮説と、全体計画を具体化
２．データ整備
＊堅牢なAIを開発するために必要な、正しい学習データを収集するための手順を明確化
＊お客様の協力を得ながら現場の動画の撮影などを実施へ
３．PoC
＊収集した動画を用いて「DeepLiquid」を学習させ、効果を実証
＊分析レポートと、学習済みモデルをお客様自身のPCから実際に試せる環境もご用意
４．システム開発
＊PoCで開発した学習済みモデルを元にして、組み込み機器開発の経験のあるエンジニアも参画
＊DeepLiquidを実現場でも動くように実装へ
５．導入・運用
＊開発したシステムを現場に導入
＊収集したデータをもとに、必要に応じて追加学習を行い、更なる精度の向上を目指す
| 価格帯 | お問い合わせください |
|---|---|
| 納期 | お問い合わせください |
| 用途／実績例 | 「DeepLiquid」での課題解決対象例 ・水処理 ・炎（ごみ処理場など） ・コンクリート（凝固前の有流動性状態） ・飲料 ・食品 ・鉄鋼（熔解時） ・煙 ・薬品 ・・・など |
取扱企業【流体の異常検知】水質監視、現行の仕組みを見直しませんか？
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【世界初の水質判定AI「Deep Liquid」】 DeepLiquidは、これらの流体を扱うためのベテランの眼を、デジタル化し、多くの人、多くの現場で即座にこのノウハウを活かせるようにするAI技術です。 流体に特化したAIであるため、他社の技術に比べて、流体に対して高度かつ多様な解析を扱うことができます。 例えば、流体の領域検出は境界線が曖昧であるが故に、通常の学習モデルでは領域の検出が難しく、学習データの作成も手間が掛かりますが、DeepLiquidでは、学習画像に対して、検出したい流体が存在するかどうかをタグ付けするだけで簡単に領域検出ができます。 また、異常検出技術も流体の場合、その変化が著しいため、通常の異常検出モデルでは、見誤りが多くなりますが、DeepLiquidの場合、この変化の激しい流体においても堅牢に動作します。 このように流体に特化したAIだからこそ、他社より精度の高いAIモデルを実現できます。
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