ワークフローの可視化を実現するツールを使用したサイクル寿命予測についてご紹介！
当資料では、Pipeline Pilotを用いて機械学習をした場合における Liイオン充電池のサイクル寿命予測についての報告を掲載しております。 「背景」、「流れ」、「結果」、「考察」をそれぞれご紹介。 Pipeline Pilotは、大量なデータ処理や解析、作業の自動化や ワークフローの可視化を実現するツールです。 【掲載内容】 ■背景：(1)Liイオン充電池とそのサイクル寿命予測、(2)機械学習とは ■流れ：(1)Pipeline Pilotにおける機械学習について ■結果：(1)Pipeline Pilotの操作画面の一部、(2)出力画面 (3)出力画面の比較 ■考察 ※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。
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企業情報
当社は、各種プラント、工場等の設備・資産を管理・運営するための「設備保全 管理システム」を開発・販売しています。 現在、このシステムは、センサー情報やタブレット端末からの入力情報等のIoT 技術および機械学習等のAI技術を利用した故障予知機能や自動スケジューリング機能を有するシステムへと大きく進化する 過程にあります。 また、最近のDXの流れの一環で、工場の製造プロセスおよび研究開発の現場での デジタル化・自動化を行い現場の作業を効率化しようという流れが強まっています。 当社もこの流れの中で、研究開発の現場の効率化を目指すソルーションであるラ ボ管理システムLIMS（Laboratory Information Management System、ワークフローとデータ追跡・データ管理・データ分析・および電子実験ノート統合などの機能を備えた、ソフ トウェア）の提供をしています。