『多変量統計解析トレーニングセミナー』11月28日・29日開催

PR多変量解析の基礎・原理が良くわかる。実データを用いた解析も行う実践的な…

2024年11月28日・29日に、当社主催のセミナー 『多変量統計解析トレーニングコース＜レベル1＞　理論と実践』 を開催いたします。 本コースでは、複雑なデータの関係性を速やかに解釈し、 産業界、研究界で希求される最新の多変量解析技術を どのように業務応用できるかを集中的に学べます。 多変量統計解析、スペクトル解析、知覚・官能データの解析、PAT/QbDなどを テーマに解説する、数学的説明は...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社クオリテイデザイン

【データサイエンス活用事例】複写機メーカーによる消耗品交換予測

在庫及び物流に無駄が発生！消耗品の配送単位の効率化・物流コスト低減した…

複写機メーカーでの消耗品交換予測 を可能にした事例をご紹介します。 複写機(コピー機)トナーなどの消耗品交換タイミングは、 顧客により異なるため、定期的に消耗品を配送する方法では、 在庫及び物流に無駄が発生。 そ...

メーカー・取り扱い企業： TDSE株式会社

【データサイエンス事例】AIによる品質の安定化・バラつき要因分析

製造条件などの改善につなげたい！検査結果のバラつきを予測するモデルを開…

結果のバラつき要因分析を行い、 製造条件などの改善につなげたいという課題がありました。 そこで、品質検査試験の測定条件、製造品の設計情報・部品寸法などを 特徴量として、検査結果のバラつきを予測するモデルを開発。 そのモデルのパラメータを分析することで、要因として解釈し、製造条件の改善につなげました。 【事例概要】 ■業種：製造 ■業務：品質検査 ■課題：要因分析、検査効率改...

メーカー・取り扱い企業： TDSE株式会社

【データサイエンス事例】電力使用量と家電スペック情報の相関分析

消費電力の予測モデルの構築および検証・相関分析を行った事例をご紹介！

費電力やメーカー)などと、 実際の消費電力量との相関関係を明らかにしたいという課題がありました。 家電に記載されているスペック情報をOCRサービスで読取を行い、その情報を もとに消費電力の予測モデルの構築および検証・相関分析を実施。 今後は、スペック情報の読取ロジックの高精度化と世帯の在宅時間などの より精緻な情報の取得を行っていく。 【事例概要】 ■業種：電力 ■業務...

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1分ちょっとで分かる異常検知サービス『TDSE Eye』

常に先端の有益な画像AI技術をクラウド環境で提供！特長をまるっと理解で…

データ ・正常画像（異常検知AIの訓練用画像） ・識別用画像（異常検出対象の画像、異常/正常が不明） ■アウトプット ・識別用画像を異常度順に表示 ・異常個所をヒートマップで可視化（バッチ予測） ＜利用シーン：異常検知AIの精度の評価＞ ■必要なデータ ・正常画像（異常検知AIの訓練用画像） ・評価用画像（正常と異常を区別をしたもの） ■アウトプット ・数値的な評価（誤報率、...

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【データサイエンス活用事例】風力発電施設における故障予兆検知

故障による非稼働時間の発生の事前回避！故障兆候を検知するAIを開発した…

概要】 ■業種：社会インフラ ■業務：運用・保守 ■課題：検査効率改善 ■アナリティクス・AIソリューション ・定常状態から逸脱した場合に異常状態として判定 ・異常状態の機器がその後故障するか否かを予測 ※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。 ・関連リンク - https://www.tdse.jp/case-study/fault-detection/...

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【資料】ちょっと先取り！製造業DXで使える先端技術

DX推進が多くの企業において重要課題。 データ利活用によるDX推進の…

機械学習とはデータをコンピュータで反復的に学習することによって、未知のデータの対する結果を推論、予測する技術です。 機械学習はリアルタイムでの判断が必要となる異常検知や、重機の自動制御のような環境変化への対応が必要な場合には不向きといえます。 では、このような場合に活用できる技術とは？ ...

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【データサイエンス活用事例】検査工程の改善・自動化 2

検査設備への投資を抑えたい！機能検査におけるスループットを向上させる事…

に対して複数回実施している機能検査の回数を減らし、 スループットを向上、検査設備への投資を抑えたいという課題がありました。 そこで、1回目検査終了までの情報を用いて、2回目の検査結果をAIで予測し、 1回検査で十分と判定されたロットはそこで検査を止めることで、機能検査 におけるスループットを向上させました。 【事例概要】 ■業種：製造 ■業務：品質検査 ■課題：生産効率化、...

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【データサイエンス活用事例】在宅・不在宅の自動判定

One to Oneアフターフォローの実現！電力データから在宅かどうか…

在宅・不在宅の自動判定(One to One アフターフォロー)を可能にした事例をご紹介します。 電力業界の保全管理業務にて、住宅・オフィスの消費電力から人の 在宅・不在宅を予測し、ピークシフト・見守りサービスなどの施策に 繋げようと考えていました。 そこで、スマートメーターで取得した電力消費データから、機械学習 アルゴリズムを用いて在宅・不在宅を判定することを可...

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