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予測分析 - メーカー・企業と業務用製品 | イプロスものづくり

予測分析の製品一覧

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エンジニアのための機械学習と予測分析ガイドブック

正しい予測分析ソリューションの選び方やケーススタディなどを掲載!

当資料は、データサイエンティストの存在または知識を必要とせず 最適化を推進するためにドメインの専門知識を活用する 「エンジニアのための機械学習と予測分析ガイドブック」です。 当社では、機械学習とアナリティクスのゴールをサポートするために、 セルフサービスの詳細なデモビデオとアプリケーションアドバイスの 形でアナリティクス技術トレーニングを提供します。 大手食品会社がアナリティクスを活用して廃棄物の削減、品質の向上、 原材料の節約、OEEの最適化を実現したアドバンスド・アナリティクスの ケーススタディなどを掲載しております。是非ご覧ください。 【掲載内容(抜粋)】 ■アドバンスド・アナリティクスのケーススタディ ■スキェルン製紙、AIを活用して製品の品質向上と廃棄物削減を実現 ■エクサロ社とワブテック社、石炭事業の処理能力を増強 ■ヘニング・ヴァンド、過去のデータから貴重な知識を収集 ■ロックウール社のポジティブな変化 ■Impala Platinum、Proficy CSenseでプロセスのばらつきを40%削減

  • ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)
  • 予測分析

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【Deep Predictor導入効果】エネルギーコスト最適化

エネルギーコストの最適化により、エネルギー消費量を削減。年間数千万円規模のコスト削減により収益性を向上

当社のノーコードAI予測分析サービス「Deep Predictor」が解決する 課題の一つとして、「エネルギーコスト最適化」があげられます。 過去のオペレーションデータからエネルギー消費のパターンをAIが学習。 必要最小限のエネルギー消費にするための、設備設定値の条件を特定します。 また、複雑なパターンを解析し、ナレッジ化することでベテランの ノウハウの蓄積と継承にも役立ちます。 【必要データ】 ■天候データ:気温、湿度、風速など ■装置データ:機器やシステムの稼働状況や設定値の履歴 ■経済指標データ:必要に応じて、経済指標や市場動向データを分析し、  変動要因として考慮 ※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。

  • ビジネスインテリジェンス・データ分析
  • 予測分析

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