材料工学の物性値推定

物性値を適切に予測することで、高価で非効率なものが多い材料工学分野における実験のコストを削減し、高速化を実現できる。


製造テーブル数値

検査値を用いた不良品の検知

検品に機械学習を用いることで、属人化している検品作業を低コストで機械に代替することができる。


製造テーブルクラス

画像認識による電子部品の合否判定

ノウハウを持ったベテランスタッフでも新人スタッフでも同じように検品することができる。作業時間の短縮、人件費の削減に繋がる。


製造画像クラス

自動車の検品時間予測

安全性と信頼性を確保するために行う自動車の安全テストの時間を機械学習を用いて予測し、予測時間に基づいて最適なライン分配を決めることができる。


製造テーブル数値

需要予測

予測した需要量に応じて、適切な生産計画を考えることで、無駄のない生産が可能になり、利益の向上に繋がる。


製造テーブル数値

画像認識による機器の故障予測

予測結果に基づいて、故障が起きないように先行対策を講じることができ、生産効率が向上する。


製造画像クラス

車載用カメラ映像の物体検出

自動運転において、対象物を正確に読み取ることは必須の技術である。この技術は、工場や街中の物体検出に応用可能である。


製造画像クラス

自動車乗降姿勢推定

乗降時にボトルネックになる動作を調べることができ、よりユーザーが扱いやすい製品の開発に活用することができる。


製造画像数値

ライン作業における物体検出

作業者がどの物体に対してどれだけの時間をかけて作業しているかが明示でき、作業のボトルネックを見つけ出すことができる。


製造画像クラス

センサーデータを用いた機器の故障予測

予測結果に基づいて、故障が起きないように先行対策を講じることができ、生産効率が向上する。


製造数値クラス
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