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JIS・ISO規格の解説資料進呈。豊富な製品シリーズから好適な安全柵をご提案!デモキット無料貸出。

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  • その他安全・衛生用品

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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。

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  • 日持ち向上剤

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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。

代理店候補を“育てて選別"する。海外向け資料DL導線で、質の高いパートナー候補を獲得します。

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翻訳品質は“センス"ではなく“ルール"です。用語・表記・トーンを統一し、海外で信頼される文章に揃えます。

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英語は“翻訳"では売れません。B2Bの比較検討に刺さる英語コピーを、構造から制作します。

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翻訳の前に“情報構造"を作ります。言語が増えても破綻しない多言語サイトの設計図を整えます。

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海外で“ブランドとして選ばれる"ために。世界観×信頼×回遊で、問い合わせにつながる多言語ブランドサイトを構築します。

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医療機器、電子機器の開発設計、部品調達からの一貫した生産体制でスピーディーに対応します。

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機能的にユニット化&24時間無人運転可能。酸・アルカリに対応したpH中和装置

  • その他ポンプ
  • ポンプ

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売上予測の基本からエクセルを用いた計算方法までを徹底解説!売上予測の精度を高めるためのポイントがわかる

  • その他運用管理ソフト

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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/

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インド乗用車市場の成長性を多面的に分析。短期的な市場動向にとどまらず、中長期の事業判断に活用できる視点を提供

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農業、工場、ビルなどのオートメーションに、Modbus RS485をLoRaWANへコンバート可能

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  • コントローラ

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スマホとBluetoothで接続!専用アプリで操作や結果を手軽に確認できます

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  • 分光分析装置
  • 光学測定器

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PSI管理の基本から、エクセルの限界、そして効率的なPSI管理のためのシステム導入までがわかる

  • その他運用管理ソフト

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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/

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