更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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RULを予測する3つの方法など！MATLABによる予知保全をご紹介
当資料では、残存耐用時間(RUL)を予測する3つの方法など、 MATLABによる予知保全をご紹介しております。 「MATLAB」は、反復的に実施する分析や設計プロセスに適した デスクトップ環境、そして行列と配列の数学を直接表現する プログラミング言語が1つに組み合わさったソフトウェアです。 その他にも、残存耐用時間(RUL)の解説をはじめ、RULを予測する モデルの使い分けなどを掲載しています。 【掲載内容(抜粋)】 ■残存耐用時間(RUL)とは? ■RULを予測する3つの方法 ■クイックリファレンス：RULを予測するモデルの使い分け ■RULの予測を現場へ適用 ■関連情報 ※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。
便利な「予測シート」機能や在庫管理表作成後の運用ポイントもご紹介！
在庫予測には多岐にわたる方法やツールが存在し、それぞれにメリットと デメリットがあります。本記事では、在庫予測の基本からエクセルを活用した 具体的な方法までを詳しく解説します。 エクセルは、その柔軟性と使いやすさから、多くの企業で在庫予測のツールとして 活用されています。また、エクセル以外にも、需要予測を行うための選択肢が いくつかありますので、そちらも合わせてご紹介します。 在庫予測は、企業の運営効率を高めるための重要な要素です。本記事を参考に、 適切な方法とツールを選び、在庫管理の最適化を目指してください。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
モノクローナル抗体、ワクチン抗原、酵素、ペプチドなど、多様なバイオロジクス・抗体創薬のための統合ソフトウェア
シュレーディンガーのバイオロジクス・抗体創薬ツールは、 バイオロジクスの多岐にわたる高度なシミュレーションにより、開発期間の短縮に貢献します。 一例として、下記のような機能がございます。 ■タンパク質立体構造モデリングを用いた実験値予測と解析 ■FEP計算を用いた高精度な予測技術 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
学習モデル作成からコンサルティング！リアルタイムシミュレーションを実現
CAEに携わっている方、こんな悩みはありませんか？ ・パラメータスタディに時間がかかり過ぎる ・ルーチンワークのCAEを高速化したい ・リアルタイムにCAEを利用するには計算速度が足りない その悩み、CAE代理ソリューションが解決します！ CAE代理ソリューションは、ディープラーニングを用いてシミュレーションを代替するコンサルティングサービスです。
意思決定サイクルが月次から週次レベルになり高速化を実現！導入事例をご紹介
大手グローバル自動車部品サプライヤーへo9を導入した事例を ご紹介いたします。 同サプライヤーでは、OEM各社からの予測の品質と精度に大きな ばらつきがあった、需要予測とキャパシティの確認は、エクセルで 行われておりデータが散在していたなど様々な課題がございました。 導入後は、プランナーの生産性が15～25％ほど向上。また、タスクの 自動化率の向上など多様な効果をもたらしました。 【導入効果】 ■需要予測精度が10パーセントポイント向上し、80％台の精度になった ■プランナーの生産性が15～25％ほど向上 ■タスクの自動化率が向上(初期ベースラインの30％と推定) ■意思決定サイクルが月次から週次レベルになり高速化を実現 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
無機個体やポリマーなどにおけるケーススタディ！コストと時間効率の良い方法で、新しい化合物を設計
高品質の物理ベースのシミュレーションと機械学習アプローチは、 新規材料の研究を加速し、市場投入までの時間を短縮します。 ワークフローによって、代表的な機械学習の手法(部分的最小二乗回帰(PLS)法、重回帰分析(MLR)、主成分回帰(PCR)、カーネルPLS法)と、記述子とフィンガープリントの組み合わせで数百以上の予測モデルを自動作成し、その中から高い予測性能をもつモデルを選択することが可能(AutoQSAR)。 数千個以上のデータを持つデータセットに対しては、AutoQSAR同様に、ワークフローによってディープラーニング（深層学習）を用いた予測モデルを自動作成することが可能（DeepAutoQSAR, DeepChem/AutoQSAR）。 幅広い材料（ポリマー、分子、固体）の特性を表現するため、それぞれの系のためにカスタマイズされた効果的な記述子を使用可能。
業務に適用可能なベストモデルの探索を完全自動化 集団学習に基づくロバスト推定システムの開発を強力に支援
NeuralSightは、ニューラルワークスPredict の上位製品に位置づけられ、弊社がご提案する分析モデルに基づく課題解決ソリューションの成果を最大化します。 NeuralSightは、モデル構築作業の条件設定をGUIで設定することで、従来試行錯誤してきたパラメータ・チューニング作業を完全自動化し、その過程で得られたモデル群（数百～数千モデルを生成）から、運用に適用可能なモデルを、現場の感覚と照らしあわせながら、ビジュアルに選択可能にする最強ツールです。従って、開発生産性を極限まで高め、開発コストを大幅に抑えることができます。 また、ベイズ統計のような確率モデルと比較してニューラルネットワークモデルの短所と考えられる点推定から、集団学習、すなわち生成された高性能な多数のモデル出力分布に基づく推定モデルの開発を強力に支援します。 本パッケージには、予測モデルに基づく業務アプリケーション開発及びテスト用のランタイムエンジンが付属しています。
特定の施設や部材などの構造物に依存せず、複数の理論・手法を用いた劣化予測式を作成し簡単に劣化曲線を作成するツール
様々な土木構造物の長寿命化（機能保全）計画を策定支援する弊社の長寿郎シリーズ製品から劣化曲線作成機能を抜き出し、 施設や構造物に依存せずに様々な分野でご利用いただけるパッケージソフトウェアです。 様々な理論での劣化予測式の推定が可能です。 簡単な専用Excelシートに入力いただき、分析後の劣化曲線の表やグラフは画面上で確認でき、Excelファイルへの出力も可能です。
AI（人工知能）による機械学習を用いた時系列分析！AI活用事例・AI導入事例をご紹介
コールセンターにおけるコール予測（呼量予測、forecaster）とは、お客様 からの問い合わせなどセンターで受信する電話の量を予測することをいいます。 コールセンターの運用コストを増加させる要因のうち大きなものが、 コミュニケーターの人件費です。適正な人員をコンタクトセンターに配置 することで、十分な顧客満足度が提供できる状態でオペレーションを行って いることが理想です。 今回は、Excelを活用したコール予測、AI（人工知能）による機械学習を用いた 時系列分析で、コール予測を実現する方法をご紹介します。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
導入が容易で収益性の最大化と顧客サービス満足度の向上が実現！
Aspen Collaborative Demand Managerは、市場需要予測のためのワールドクラスの企業向けソリューションです。 履歴データとリアルタイムデータを組み合わせることにより最も正確な予測を生成し、ビジネス環境の変化をこれらの予測に反映させます。 その結果として、収益性の最大化と顧客サービス満足度の向上が実現されます。
化学実験コストの削減と材料開発を効率化！
『FactSage』は、熱力学的平衡状態を予測するソフトウェアです。 高温の炉や反応容器に投入した物質は化学反応や混合を起こします。時間が経過して熱力学平衡状態になったとき、どのような物質がどのくらい存在しているかを短時間で予測します。 熱力学平衡計算に関係するさまざまな機能を持っており、代表的な機能は、熱力学的平衡状態の予測、計算状態図の作成、溶融スラグ・ガラスの粘度予測、熱力学データベースの開発支援です。 【特長】 ■ギブズエネルギー最小化法による熱力学平衡計算と状態図計算 ■信頼性が高く巨大な熱力学データベース ■使いやすい熱力学データベース開発ツール ■動作環境：Windows 11, 10 ■ライセンス認証：USB ドングルキーまたはネットワークサーバー ※詳しくは関連リンクあるいは PDF 資料をご覧ください。
マンハッタンの需要予測と補充でニュースタイルを発表
■導入システム 補充システム、需要予測システム ■課題 急成長するFloor & Decor社のビジネスは、以前は補充システムに依存していましたが、DCを予測する際にDCレベルの情報しか見ることができなかったため、正確な受注予測や需要予測を行うことができませんでした ※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。
データ特性とモデルトレーニングの問題を解決！最終的に予測モデルのR2インデックスが0.68から0.94に改善
当社で取り扱う、インテリジェントデータモデリングソフト「DTEmpower」の パラメータのタイミング予測の応用事例についてご紹介いたします。 当製品では、グラフィカルなプロセス構築機能が備わっているため、すべて のデータやモデル操作はツールボックス内のモジュールを操作するだけです。 時系列予測問題では、当ソフトがデータ特性とモデルトレーニングの 問題を解決し、最終的に予測モデルのR2インデックスが0.68から0.94に 改善されました。 【事例概要】 ■強い外部干渉/時変/結合および非線形で複雑な動的生化学プロセスモデルに 直面し、大量の測定データに基づいたデータ駆動型システムを構築する ■外部特長を合理的に選択し、MDI/PCAなどの特長エンジニアリング手法を 導入することで、入力情報の充実度向上だけでなく、モデル予測精度の向上、 入力が多すぎることによる問題の軽減に繋がる ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
分子構造解析ソフト〜液体混合等相互作用パラメータ予測版〜
液体−液体、ポリマー−ポリマー、ポリマー−添加剤などの系における、混合、相平衡、および分離技術のための相図や相互作用パラメータを予測。
自己組織化構造予測/分子膜透過性推算ソフトウェアの概要などを詳しく解説！
新製品「COSMOplex」「COSMOperm」が正式リリースされました。 両製品は、これまで分子膜・ミセル内分子分布シミュレーターとして 提供されていたCOSMOmicを改良・発展させた製品です 当資料では、両製品の概要と応用事例を紹介しています。 【掲載内容】 ■COSMOmicとCOSMOplex ■COSMOperm ■応用事例：ミセル構造予測とミセル内の分布予測 ■応用事例：低分子の上皮透過性予測 ※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。
