BUSINESS AI / DEVELOPMENT
設備・現場点検から原因調査、部品管理までをつなぐ。
製造業・業務向けAI開発
入力を変えて試せる実装見本を見る ↗個別開発・導入支援として、業務整理から小規模検証、システム連携、運用改善までご相談いただけます。
開発・導入について相談する ↗設備・現場
点検から原因調査、部品管理までをつなぐ。
- 利用するデータの例
- 設備マニュアル、修理履歴、点検写真、検査画像、部品使用履歴
- 成果物の例
- 調査支援画面、点検報告書、検出モデルの評価結果、発注提案
まず、動く見本で確認
設備保全・故障調査AI
公開の合成設備データを、実際に学習した決定木で分類。
air_K,process_K,rpm,torque_Nm,wear_min 298.1,308.6,1551,42.8,0入力を変えて試す ↗
点検記録・報告書自動化
測定記録から確認対象と報告書の下書きを作成。
equipment,value,limit,unit PUMP-A,4.2,4,mm/s FAN-B,2.1,4,mm/s MOTOR-C,5.8,4,mm/s入力を変えて試す ↗
映像による外観検査・異常検知
画素の明暗しきい値を変え、人工画像の候補領域を抽出。
20,22,21,23,22,21,20,23 21,22,220,225,22,23,20,21 22,20,218,224,21,20,22,23 20,22,21,20,23,21,22,20入力を変えて試す ↗
部品需要・在庫最適化
日次使用量と調達日数から、補充量の目安を計算。
part,daily_use,stock,lead_days BEARING-A,4,12,7 BELT-B,2,30,5 BOLT-C,20,90,6入力を変えて試す ↗
小さく検証して、業務への導入を判断
01
業務と評価基準を整理
対象業務、利用データ、確認・承認の担当、必要な精度を整理します。費用・期間・成果物は個別にお見積もりします。
02
サンプルデータで検証
限定した業務で試作し、回答の根拠、処理時間、見逃しや誤検知、修正工数を評価します。
03
連携・導入と運用改善
検証結果をもとに導入範囲を決定します。既存システム連携、文書更新、精度評価、運用監視・改善支援の継続契約もご相談いただけます。
導入前に確認すること
データの利用権、保存場所、アクセス権限、外部送信の可否を確認します。オンプレミス構成を含め、情報管理要件に合わせて設計します。
対応形式、精度、連携範囲、納期は対象データと環境によって異なります。重要な判断・承認は担当者が行う運用とし、試作の結果を確認して本導入を判断します。