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生産設備等の稼働データを一元管理。ブラウザ経由で簡単に操作でき、様々な現場でのデータ活用を促進。カタログなど資料3点進呈
『Sightline EDM』は、工場内の設備、装置、機械、センサーなど 様々な設備の収集データをリアルタイムに分析し、グラフ表示や傾向予測を行う分析ソフトです。 専門知識がなくても、ブラウザ経由で簡単に操作・分析が可能。 加工・組立、プロセス製造、医薬品・食品製造など様々な現場で 生産管理の最適化や予兆保全によるダウンタイム短縮、 異常発生時の原因分析の効率化などに貢献します。 【特長】 ■多種多様な設備の収集データを一元管理可能 ■テンプレートが用意されており、短期間で導入可能 ■オンプレミス型、クラウド型をご用意 ■過去のデータの取り込みや、既存のBIツールとの連携にも対応可能 ■OPC-UA、MQTTに対応 ※PDFダウンロードより、製品資料や活用事例をご覧いただけます。 お問い合わせもお気軽にどうぞ。
設備の異常検知、故障予測、AIモデル生成を自動化！分析・開発作業を自動化することで素早いデータ活用を実現します。
製造現場では、生産性向上、品質改善、設備保全のために設備のデータ活用が進んでいます。しかし、こうした取り組みには、モノづくりの知識や技術に加えて、ITやデータサイエンスといった新しい知識・技術が必要であり、想定以上に多くの時間とコストがかかっているのが現状です。時系列データ自動分析マシン「CX-M」は、CX-Mは、お客様（製造業）の予知保全や品質改善を目的に、設備の異常検知、故障予測のための時系列データ分析作業と推論モデル（AI）生成を自動化するマシンです。従来データ分析の専門家（データサイエンティスト）が行っていた分析作業（データ前処理、特徴抽出、機械学習による推論モデル（AI）作成）およびプログラム開発作業を自動化し、データ分析の知識がない利用者でも、素早く高度な機械学習を活用したデータ分析が可能です。
様々なビッグデータを有効活用することを可能にする”最強ツール” プログラミングのスキルに関係なく、機械学習など実施可能
PipelinePilotはデータの前処理から分析、グラフ作成などの見える化といったデータ分析に関する全ての作業を一つの製品上で実施可能なソフトウェアです。新規材料開発時の候補絞り込みや複雑で関係性が見えないデータの相関関係を見出す用途にご利用できます。 【特長】 ◆プログラミングの知識無くても簡単にデータ処理フローを作成 ◆大規模データを取り扱う場合、ネックとなるデータの前処理が簡単 ◆化学系、創薬系メーカーでの導入実績が多数 ※詳しくはお問い合わせください。
3000を超えるパーツを繋げるだけ！新規材料開発時の候補絞り込みに好適 機械学習機能付きなので、多種多様な業務改善に有効!
PipelinePilotはデータの前処理から分析、グラフ作成などの見える化といったデータ分析に関する全ての作業を一つの製品上で実施可能なソフトウェアです。新規材料開発時の候補絞り込みや複雑で関係性が見えないデータの相関関係を見出す用途にご利用できます。 【特長】 ◆プログラミングの知識無くても簡単にデータ処理フローを作成 ◆大規模データを取り扱う場合、ネックとなるデータの前処理が簡単 ◆化学系、創薬系メーカーでの導入実績が多数 ※詳しくはお問い合わせください。
様々なビッグデータを有効活用することを可能にする”最強ツール” プログラミングのスキルに関係なく、機械学習など実施可能
PipelinePilotはデータの前処理から分析、グラフ作成などの見える化といったデータ分析に関する全ての作業を一つの製品上で実施可能なソフトウェアです。新規材料開発時の候補絞り込みや複雑で関係性が見えないデータの相関関係を見出す用途にご利用できます。 【特長】 ◆プログラミングの知識無くても簡単にデータ処理フローを作成 ◆大規模データを取り扱う場合、ネックとなるデータの前処理が簡単 ◆化学系、創薬系メーカーでの導入実績が多数 ※詳しくはお問い合わせください。
様々なビッグデータを有効活用することを可能にする”最強ツール” プログラミングのスキルに関係なく、機械学習など実施可能
PipelinePilotはデータの前処理から分析、グラフ作成などの見える化といったデータ分析に関する全ての作業を一つの製品上で実施可能なソフトウェアです。新規材料開発時の候補絞り込みや複雑で関係性が見えないデータの相関関係を見出す用途にご利用できます。 【特長】 ◆プログラミングの知識無くても簡単にデータ処理フローを作成 ◆大規模データを取り扱う場合、ネックとなるデータの前処理が簡単 ◆化学系、創薬系メーカーでの導入実績が多数 ※詳しくはお問い合わせください。
製造業DXにつながるデータ分析の導入ポイントや、AIを活用したデータ分析の事例をご紹介！
製造業のデジタル化が進む中で、システムやIoTを用いたデータ収集に 取り組む企業が増えています。 しかし、製造業DXを実現するにはデータを収集するだけでは不十分であり、 いかにデータを分析して、そこから得られた知見を実際の業務に生かせるかが 重要です。 この記事では、製造業DXにつながるデータ分析の導入ポイントや、 AIを活用したデータ分析の事例をご紹介します。 ※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ください。
