食品衛生法に適合！コーティング技術※採用事例集 進呈

PR食材や調味料の付着や油汚れを減らし洗浄時間は最大1/2の事例も有り。

【こんなお客様に！】 ◎食品搬送ラインの品物の滞留で困っている･･･ ◎設備に付着した油などの洗浄に時間がかかる･･･etc ⇒非粘着性、撥水性、滑り性に関するお悩みを解決いたします！ 【特長】 ◆食品製造ラインへの採用実績多数 ◆撥水性、滑り性が非常に優れている ⇒Ni金属をベースにPTFEを複合した皮膜 ◆金属膜のため硬く、傷がつきにくく、長持ち ◆ステンレスとの密着性が良好 ◆食品衛生法に...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社日本プロトン

無人化・省力化用遠心分離機

PR全自動運転・完全密閉状態でスラリー投入から結晶全量回収まで全ての工程を…

完全密閉状態ですべての工程を行え、安全な作業環境と生産効率の向上を実現する遠心分離機です。 作業後の機械内部洗浄も全自動で行えるため、安全を確保することができ、製品の切換による時間短縮、作業環境の改善を飛躍的に向上できます。 ◎省人化・省力化・無人化 ・多彩なレシピをプログラムすることができ、スラリー供給・分離・ケーキ洗浄・結晶の回収・洗浄まで人の手を介さずに制御盤で全自動処理できる...

メーカー・取り扱い企業： 松本機械販売株式会社

機械学習 ケーススタディで学ぶ実践編【オンライン研修】

「機械学習 基礎知識編 ‐初めてでもOK！データ分析を身近に‐」学んだ…

実際のモデル構築がどんな作業になるかを知っておく必要がある方。 ・モデリングの検討手順が分からず、データ分析の学習に迷われている方。 ・予測モデルの手法を体系的に学びたい方。 ■前提知識 「機械学習 基礎知識編-初めてでもOK！データ分析を身近に-」eラーニングコースを修了しているか、または同等の知識があること。...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社日立アカデミー

＜eラーニング＞機械学習 基礎知識編 ‐データ分析を身近に‐

データマイニングの代表的な方法論である「CRISP-DM」に沿って、予…

ータ活用案件において、アナリティクスを担当する必要がある、したい方。 ・実際のモデル構築がどんな作業になるかを知っておく必要があると思われる方。 ・予測モデルの手法を体系的に学びたい方。 ・「機械学習 ケーススタディで学ぶ実践編」 を受講される方。 ■前提知識 ・一次方程式の関数（y=f（x））がわかること。 ・ソフトウェアのインストールができること。 ・平均や分散、標準偏差など基本...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社日立アカデミー

NVIDIA認定コース AIを応用した予知保全【オンライン研修】

AIをベースとした時系列データの中から異常と障害を特定する方法や該当パ…

■到達目標 ・時系列データを使用し、XGBoost ベースの機械学習分類モデルで成果を予測できる。 ・LSTM ベースのモデルを使用し、機器の故障を予測できる。 ・時系列オートエンコーダーによる異常検出を利用し、限られた故障例データが利用できるとき、故障を予...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社日立アカデミー