Industrial Analyticsサービス

データサイエンスコンサルティングやカスタマイズされた分析ソリューションから産業用AutoMLセルフサービスまで。

Industrial Analyticsサービス

Industrial Analyticsコンサルティング

Industrial Analyticsの専門知識を活用して、お客様のプラントに役立ててください。当社は、IoTと分析チームの深い知識、私たち自身の業界別アプリケーションの経験だけでなく、多様なお客様のプロジェクトによる経験を持つ、お客様に寄り添うパートナーです。コンテンツに関してスペクトルは幅広く、お客様のニーズに合わせてカスタマイズできます。

  • 最適なユースケースの選定と評価
  • 最適ハードウェアおよびソフトウェアを用いたデータ収集に関する相談
  • 既存のデータ品質と最適化の可能性の分析
  • 最適なデータフォーマットとインターフェースの選定
  • 既存のインフラストラクチャへのソリューションの実装

必要な経験を積んだ当社のデータサイエンスの専門家が、お客様のご要望にお応えします。業界から業界のために。

例:ユースケースのワークショップ – ML ベースのサービスを具体的かつ明らかにする

特定のエントリーポイントを見つけるという課題

  • MLベースのサービスの分野には、数多くの選択肢と魅力的な可能性があります。
  • すでに、いくつかのアイデアや最初のユースケースについては議論してきました。
  • 次のステップ:実用的なアプローチで最初の具体的結果を達成する。

業界別アプリケーションに焦点を当てる

  • 機械の新しいデジタルサービスの作成方法。
  • 機械の稼働率を向上させる方法。
  • そのために ML ベースの技術の活用方法

アプローチ、実用的で結果重視

  • ワイドミュラーのBusiness Consultant & Data Scientistとの1日限定パーソナルワークショップ
  • 経営、製品、アプリケーション、サービス、販売など、さまざまな分野のステークホルダーから成るチーム
  • 協力して実装計画をデザインします-お客様の実装ガイド

お客様のメリット(最初の成功を迅速に実現するため)

  • 目標と機会に関してステークホルダー間で共通の理解を得る
  • 最適のアプリケーションとユースケースの優先順位付け
  • 具体的に実装を開始するためのサンプル作成、プランニング、およびツール

カスタマイズされた分析ソリューション

Industrial Analyticsの分野で最適なユースケースを選択することで、実装を開始することができます。実際には、5段階のアプローチが成功していることが証明されています。プロジェクトの開始時には、問題の分析と目標の定義に重点が置かれます。次に、選択したユースケースの検証を行います。この段階では、具体的にどのような不具合を予測できるかについても規定します。その後の調査段階では、収集された測定値に基づいて定義されたエラーが検出できるかどうか、またはより高いデータ品質が必要かどうかを確認するためにチェックを行います。

概念実証(PoC)では、誤差を自動検出するための統計モデルを開発し、過去に記録したデータを用いて技術的・経済的な実現可能性を検証します(オフライン分析)。

試験段階では、実行時にサンプルアプリケーション上で機能しているプロトタイプを実行します(オンライン分析)。その際、結果と経験値が収集され、最終段階で分析ソリューションに実装されます。このソリューションは、同じタイプの機械に無制限に適用できます。

産業用AutoML - MLセルフサービス

Industrial Analyticsソリューションの開発には、通常、データサイエンティストの具体的なノウハウが必要です。ワイドミュラーの Automated Machine Learning ツールを使用するれば、AI および ML ベースのモデルを独立して使用することが可能で、外部サポートは不要です。これにより、お客様のデータとアプリケーションのノウハウに基づいて、マシンの通常動作と誤動作を認識するモデルを生成することができます。プラットフォームに依存しないソフトウェアを使用すれば、自動モデル生成とシンプルなユーザーインターフェースでこの作業を行うことができます。

特別なメリット
  • お客様のデータおよび専門知識に準拠
  • 外部のコンサルティングやデータサイエンティストは不要
  • モデルの自動生成
  • よりシンプルで迅速なソリューション開発プロセス
  • 機器データの可視化
  • 機器の正常動作と誤動作を検出するソフトウェアの独立したトレーニング
  • プラットフォームに依存しない
  • モデルの独立した継続的な最適化

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