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最終更新日:2022年03月09日

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現場の多様な課題やデータの分析ニーズに対応! 異常検知ソリューションImpulse

Impulseが選ばれる理由 01 現場の多様な課題やデータの分析ニーズに対応 02 データ分析からモデル運用までをフルサポート 03 オートモデリング機能で簡単に機械学習モデルを作成・運用 04 100社21000モデルを超える運用実績

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「Impulse(インパルス)」は機械学習を活⽤した異常知技をコアとして、IoTデバイスから出力される膨大なセンサーデータを⽤いた設備の故障予兆検知、不良品検出や、静止画・動画を⽤いた品査検査、作業解析など、現場の多様な課題・データの分析ニーズに対応するプラットフォームです。

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異常検知ソリューション Impulse オンラインセミナー

【いよいよ明日12月6日(火)開催】4大包装資材全てでトップシェアを誇る東洋製罐社登壇 製造業DXを阻む壁と取組事例

  • セミナー・イベント

~~製造業DX推進の"鍵"は、組織・人・仕組み~~ ❑講演内容 15:00〜15:05 はじめに 15:05〜15:35 製造業に求められるデジタルビジネス運営能力 (IDC Japan株式会社 スペンディング リサーチマネージャー 敷田 康氏) 15:35〜16:05 現実的に製造業DXを推進するために必要なこと (東洋製罐株式会社 技術開発統括室 主幹 IoT・ロボット推進プロジェクト 菊地 隆之氏) 16:05〜16:15 AI・IoTプロジェクトを次のステージに進めるImpulseとは (ブレインズテクノロジー株式会社 業務執行責任者(CPO)榎並 利晃氏) ❑主催 ブレインズテクノロジー株式会社 ❑オンラインセミナーについて ・お申込み後、オンラインセミナーにご参加いただくためのURLをご案内いたします。 ・会社やご自身のデスクから顔やお名前を伏せてご参加いただくことができます。 ❑ご注意事項 ・ITベンダー様およびシステム開発事業者様、同業他社様、個人の方のご参加はお断りさせていただきます。

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異常検知ソリューション Impulse オンラインセミナー

【いよいよ明日11月25日(金)開催】時系列異常検知アプリを用いた AI活用事例と手法解説

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常に生産性の向上や品質の保証が求められるものづくり現場。設備の不具合または故障などをいち早く検知したり、不良品発生などのトラブルを防ぐため、AIを活用した取り組みが加速しています。 生産設備・機器には様々なセンサや機器を取り付けることができ、これらから計測値や制御パラメータの時系列データを取得することができます。異常検知ソリューションImpulseの「異常検知アプリ」ではこのような時系列データを使って、従来の閾値ベースの仕組みではなく、AI技術を活用して未知の異常を検出し、「要因分析アプリ」では異常の発生要因を分析することができます。 本ウェビナーでは、AI技術を活用した時系列データの分析事例をご紹介した後、その中から以下2つの事例をピックアップし、実際の画面とデータを使い異常検知モデルの作成・分析手法について、デモを交えながら解説します。 ・プラント設備の故障予兆検知 ・自動車部品製造の射出成形工程における不良要因分析

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伊東商会は産業機械に特化した商社です。 今年で創立67年となる弊社は、モーター、減速機、ブレーキなどの「うごくモノ」からロボットを使用した自動化やIoTなど「うごくモノ」を進化させる商品・サービスを提供しております。 お客様のニーズに合わせて幅広いソリューションを提供いたしますので、ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。

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