Last Updated： Aggregation Period:2026年10月07日～2026年11月03日
This ranking is based on the number of page views on our site.
Last Updated： Aggregation Period:2026年10月07日～2026年11月03日
This ranking is based on the number of page views on our site.
Last Updated： Aggregation Period:2026年10月07日～2026年11月03日
This ranking is based on the number of page views on our site.
1～7 item / All 7 items
加工解析を考慮した衝突モデルデータを完全自動生成！
HYCRASHは、１ステップ法を使用することにより加工解析用のデータを作成することなく、衝突モデルの利用により加工硬化の取り込みができるツールです。 衝突モデルそのものを利用して、プレス成形材の板厚と塑性ひずみを算出し、Ansys LS-DYNA初期条件を自動作成します。 ■入力は衝突解析用モデルのみ ■設定はプレス成形材のパート指定のみ ■自動的に指定パートに成形解析を実行 ■プレス成形の影響を初期条件として自動設定 ■加工硬化を考慮した衝突用データが完成
従来の需要予測となにが違うのか。AIを活用した需要予測を解説
当資料では、製造業において需要予測AIが在庫管理にもたらす3つの便益 について解説しております。 「余剰在庫/在庫不足」「在庫管理が煩雑でリソースが逼迫」「外部環境の 変化に弱い」といった製造業の"在庫"にまつわる代表的な課題や、課題が 発生する原因などを詳しく掲載。 また、専門知識は不要のノーコードAI需要予測ツール「Deep Predictor」も ご紹介しており、導入検討の際に参考になる一冊となっております。 【掲載内容】 ■製造業の"在庫"にまつわる3つの課題 ■従来の需要予測における3つの問題点 ■需要予測AIツールがもたらす3つの便益 ■さいごに ※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。
現場の危ないをデータで可視化！ NETIS番号：QS-210019-A
★2021年8月10日 NETIS 登録完了しました。番号：QS-210019-A★ ICライダーZ(ロギングモジュール内蔵モデル)で作業員に装着されたICタグの接近データを収集し、 そのデータから各作業員の接触事故の危険を予測します。 現場のさまざまな危険を予測し可視化します。 ●SDカードに簡単にデータ収集 ICライダーZ(ロギングモジュール内蔵モデル)により、 簡単にデータの取得が可能！ SDカードに作業員に装着したICタグの接近データを記録します。 ●AI予測アルゴリズムによる事故の危険度指数算出 AI予測ツールにより事故の危険を予測することが可能！ 独自開発のアルゴリズムにより、各作業員の危険度指数を算出します。 ●グラフの作成機能で危険を可視化 アプリケーションの機能によりグラフが簡単に作成される！ 日付別に積算RSSI値と検知回数の2種のグラフが作成されます。 当システムは「ICライダーZ」(ロギングモジュール内蔵モデル)と組み合わせて使用します。 「ICライダーZ」はNETIS A（QS-190009-A）登録製品です。
故障率計算からレポート作成まで一気通貫で支援。
Reliability Workbenchは、機能安全に対応した信頼性、安全性の評価や分析する際に用いられる、信頼性工学に基づいたツールです。 Prediction（信頼度予測）モジュールは各種ハンドブックに基づく電子部品故障率計算を支援します。
AI予測の仕組みや具体的な活用事例、そしてAIツールの比較を通じて、事業運営に最適なAI予測のアプローチ方法を見つけます
現代の企業活動において、AI予測は売上を最大化するための手段として注目されています。多くの企業が直面する課題は、AI予測をどのようにして効果的に活用し、売上を向上させるかという点です。 本記事では、AI予測の仕組みや具体的な活用事例、そしてAIツールの比較を通じて、あなたの事業運営に最適なAI予測のアプローチを見つける手助けをします。 AI予測を活用することで、予測精度の向上や工数削減、在庫・人員の最適化が可能になり、結果として売上の増加が期待できます。特に、小売・飲食・製造・サービス業など、さまざまな業種での具体的なAI予測の応用シーンを紹介しています。 ※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。
需要予測システムの基本概念から、SaaS型が選ばれる理由、選び方や比較ポイントがわかる
企業活動の成果を高めるためには、未来の需要を正確に予測することが不可欠です。しかし、従来の方法では時間と手間がかかり、精度にも限界がありました。 そこで注目されているのが「需要予測システム」です。特に、AIを活用したSaaS型の需要予測ツールは、迅速かつ正確にデータを分析し、予測を行うことで、多くの企業が抱える課題を解決します。 この技術を活用することで、在庫管理の最適化、販売機会の逃し防止、コスト削減などの効果が期待できます。 本記事では、需要予測システムの基本概念から、SaaS型が選ばれる理由、選び方や比較ポイント、ランキングまで詳しく解説します。 ※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。
売上予測を立てる重要性や必要なデータなどについてコラムで解説！
売上予測とは、過去実績や社会情勢を考慮して、将来の特定期間の 売上を予測することです。 経営戦略などを立てる際の重要な指針となるため、SFAツールなどを 活用した精度の高い売上予測が求められます。 本記事では、売上予測の計算方法や精度を高めるための方法を解説します。 ※コラムの詳細内容は、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。
