「何から始めていいのかわからない」「成果が出るかわからない」といったお悩みはございませんか？
AI活用で成果を得るため、企画から検証、導入、活用の各フェーズを支援します。
何のためにAIを活用するか明確にするために、どのようなAI技術で、課題解決を実現するか「シナリオ」を作成し、導入の成果が得られるのか、AI適用が有効であるかを実証実験で確認し、本格導入へと進みましょう。
詳細は、リーフレットをご覧ください。ページ末尾の「資料ダウンロード」ボタンからダウンロードできます。
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Clovernet AI（化学・素材業のお客様向け）
AIを活用した外観検査や予知保全の実施例化学・素材製造業でAIを活用するには
AI活用の期待が高まっていますが、「何から始めていいのかわからない」「成果が出るかわからない」といったお客様が多いのが実情です。化学・素材製造業でAIを活用するにあたり、どのような検討を進めたらいいかをご紹介します。
ケース1 製造品質に関する、こんなお悩みはありませんか？
- 原料品質や加工時のわずかな条件を考慮した調整は、一部の熟練者の経験やExcel計算に頼っている
- 熟練者の退職でノウハウが喪失してしまう
- 人材不足により後継者の新規雇用が難航している
- 調整プロセスの可視化ができていない
AIを活用した原料配合結果シミュレーションが解決します。
- 過去の原料品質データと、配合結果データの関係をAIが学習します。
- 現在の原料在庫の品質データから、どのような配合を行うとどんな結果になるかをシミュレーションします。
ケース2 製品品質に影響する要因を把握できていますか？
- 原材料調整や加工などの製造条件は、熟練者に頼っており、明示化できていない。
- 品質向上や改善をしたいが、現在の手法では限界がある。
AIを活用したデータ分析により解決します
- 製品品質データとその製品の製造工程上のデータの関係性をAIが学習し、予測モデルを作成します。
- その予測モデルにこれから生産しようとしている製品の製造条件を与えることで、品質を予測することができます。
AIを活用したいが、どのように検討したらいいのかわからない方へ
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