AIサービス

依然として、品質管理での検査・判断は手作業に依存していたが、AIとデータを活用して人的資源(労働者数と労働力)を節約すること、及び製造条件を安定化することで品質を高めることに取り組んでいます。
高品質の学習データを作るために最適なAI(人工知能)モデルを利用するワンストップシステムを提供します。

言語

C ++、C#、Python、Java、PHP、NodeJS

プラットフォーム・フレームワーク

Pytorch、Caffe、TensorFlow、OpenCV、Keras、Sci-kit Learn

クラウドサービス

Google Cloud機械学習、Amazon機械学習、Microsoft Azure機械学習

ワンストップAI開発サービス

VTIは変化しているビジネスのニーズに応え、効率かつ生産性を改善するためのワンストップソリューションを提供している。弊社はAIを活用したインテリジェントな自動化により機械学習、コンピュータービジョン、自然言語処理(NLP)から予測およびスマートモニタリングに至るまで業種問わず幅広い分野事業の改善を図っている。

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依然として、品質管理での検査・判断は手作業に依存していたが、AIとデータを活用して人的資源(労働者数と労働力)を節約すること、及び製造条件を安定化することで品質を高めることに取り組んでいます。高品質の学習データを作るために最適なAI(人工知能)モデルを利用するワンストップシステムを提供します。

言語

C ++、C#、Python、Java、PHP、NodeJS

プラットフォーム・フレームワーク

Pytorch、Caffe、TensorFlow、OpenCV、Keras、Sci-kit Learn

クラウドサービス

Google Cloud機械学習、Amazon機械学習、Microsoft Azure機械学習

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依然として、品質管理での検査・判断は手作業に依存していたが、AIとデータを活用して人的資源(労働者数と労働力)を節約すること、及び製造条件を安定化することで品質を高めることに取り組んでいます。高品質の学習データを作るために最適なAI(人工知能)モデルを利用するワンストップシステムを提供します。

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高品質の学習データを作成します。

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特集

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AI・オートメーション
製造業におけるビッグデータの重要性

インダストリー4.0の製造では、ビッグデータは生産効率を高め、革新と改善を推進するための新しい「洞察」を得るのに重要な役割を果たします。ビッグデータ分析は、企業が生産活動の全体像及び市場の正確な情報を入手するのに役立ち、それによって競争力を向上するために合理的な意思決定を下すのに貢献します。 ビッグデータとは何か?ビッグデータが普及した理由 製造におけるビッグデータとは、マシンセンサーデータ、品質保証情報、サプライヤーからのデータ、生産量、メンテナンス、財務に関する情報など、生産に入れるいずれの測定を問わずさまざまな源泉から収集されたデータソースです。 ビッグデータは、製造業において、生産プロセスを簡素化し無駄なコストを削減し、非常に有益なものです。たとえば、ビッグデータの助けを借りて、農機大手のジョンディア(Deere & Company)は2年間で在庫管理の9億ドルを節約することができました。他に、ザコカ・コーラカンパニー(The Coca-Cola Company)は、ビッグデータ分析をすることで、年間約4,500万ドルを節約することができました。 生産におけるビッグデータの活用例としては、以下を挙げています。 予知保全 品質管理 サプライチェーンマネジメント

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