組込みシステムの製品一覧
- 分類：組込みシステム
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食品保存料・衛生材料・日用品に使用できるアミノ酸由来の天然カチオンポリマー。天然微生物が生産する発酵製品なので安全な素材です。
- 日持ち向上剤
保存料ポリリジン／食中毒防止に貢献する発酵ポリアミノ酸のご紹介
食中毒を防止する天然由来の保存料ポリリジンについて、判りやすく解説した資料をお届けしています。 ε-ポリリジン（以下、ポリリジン）は食品保存料として広く使用されているアミノ酸由来の保存料です。 ポリリジンを添加することで、食中毒の原因となる微生物の生育を防止することができます。 毎年、微生物による食中毒は問題となっており、度々ニュースでも取り上げられています。一見、腐敗しているように見えない食品でも、生育環境が整えば、微生物は一気に増殖しているケースがありますので注意が必要です。 見た目がきれいでも菌による汚染が進行し、食中毒の危険が潜んでいます。製造工程での衛生管理、適切な温度等での保管に加え、保存料ポリリジンを適切に使用することで、より効果的に食品の安全を守ることができます。 【特長】 ■天然微生物により、国内で発酵生産された安全な素材（遺伝子組換え生物ではない） ■天然の発酵物なので良いイメージを付与 ■食品保存料として既存添加物名簿に収載 ■安心な国産製品です ※お気軽にお問い合わせください。
ヒューマンエラーはなぜ起きるのか？ 検針業務でそんなお悩みはありませんか？
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「hakaru.ai byGMO」で回避できる、ヒューマンエラーパターンについて解説！
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メーター検針作業および書類作成の大幅な時間短縮となった事例
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AIでメーター検針を効率化し、エネルギー使用量を可視化
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「メーター読み間違え・記録間違え」、「事務所における入力間違え等による処理ミス」に関するリスクを解消！
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導入のポイントは、検針値の入力と写真の保存が同時にでき、作業が簡略化できること。
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メーター検針の業務改善！ご参考情報を集めたリンク集も掲載
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決め手となったのは、操作性の良さ、写真が保存できること、サーバー容量！
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APIご利用時にいただく質問にお答えします！公開APIドキュメント（GitHub）も掲載
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総合ビルメンテナンス会社・セキュリティ管理会社など、全3社のケースをご紹介！
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化学素材メーカー・電子部品メーカーなど、全3社のケースをご紹介！
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製造業向け｜現場担当者でも使えるノーコードAI需要予測サービス
- ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）
- その他運用管理ソフト
多品目・多拠点の発注を標準化する 需要予測AI活用
多品目・多拠点で発注業務を担う現場では、 ・品目ごと・拠点ごとに異なる需要動向 ・Excelや属人的な判断に依存した発注 ・全体最適が見えず、欠品・余剰在庫が発生 といった課題が日々発生しています。 特に品目数や拠点数が増えると、発注量を勘や経験、過去実績だけで判断することは困難になり、「属人化」「担当者依存」「比較不可能」といった壁が顕在化します。 こうした課題を解決するためには、発注量を最適化する以前に、拠点・品目ごとの需要を正しく把握し、根拠ある予測を行うことが重要です。 本セミナーでは、AI需要予測を用いて、発注判断の標準化・最適化につなげる方法を具体的な考え方と実務ベースの事例で解説します。 詳しくは、以下の概要ページからご確認ください。 https://aicross.co.jp/deep-predictor/seminar/seminar-260226/
食材の発注業務を効率化し、フードロスを削減します。
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多品目・多拠点の発注を標準化する 需要予測AI活用
多品目・多拠点で発注業務を担う現場では、 ・品目ごと・拠点ごとに異なる需要動向 ・Excelや属人的な判断に依存した発注 ・全体最適が見えず、欠品・余剰在庫が発生 といった課題が日々発生しています。 特に品目数や拠点数が増えると、発注量を勘や経験、過去実績だけで判断することは困難になり、「属人化」「担当者依存」「比較不可能」といった壁が顕在化します。 こうした課題を解決するためには、発注量を最適化する以前に、拠点・品目ごとの需要を正しく把握し、根拠ある予測を行うことが重要です。 本セミナーでは、AI需要予測を用いて、発注判断の標準化・最適化につなげる方法を具体的な考え方と実務ベースの事例で解説します。 詳しくは、以下の概要ページからご確認ください。 https://aicross.co.jp/deep-predictor/seminar/seminar-260226/
現場担当者でも使えるノーコードAI需要予測サービス
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多品目・多拠点の発注を標準化する 需要予測AI活用
多品目・多拠点で発注業務を担う現場では、 ・品目ごと・拠点ごとに異なる需要動向 ・Excelや属人的な判断に依存した発注 ・全体最適が見えず、欠品・余剰在庫が発生 といった課題が日々発生しています。 特に品目数や拠点数が増えると、発注量を勘や経験、過去実績だけで判断することは困難になり、「属人化」「担当者依存」「比較不可能」といった壁が顕在化します。 こうした課題を解決するためには、発注量を最適化する以前に、拠点・品目ごとの需要を正しく把握し、根拠ある予測を行うことが重要です。 本セミナーでは、AI需要予測を用いて、発注判断の標準化・最適化につなげる方法を具体的な考え方と実務ベースの事例で解説します。 詳しくは、以下の概要ページからご確認ください。 https://aicross.co.jp/deep-predictor/seminar/seminar-260226/
