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活用データ

品質データ

品質データとは、製品やサービスの提供品質を判断する際に定めている数値です。
例えば、原料検査・工程管理・製品検査などで活用されます。
 
品質データを活用することにより、ALBERTのAI技術・分析技術が実現できることの一例をご紹介します。
ALBERTには、さまざまなデータを用いたAI活用事例が多数ございますので、AI導入・分析のお悩みはぜひご相談ください。

品質データのケース一覧

工業生産の最適化

製造プロセス・生産パラメータの最適化

人が生産時のパラメータを調整する場合には時間も検討できる組み合わせも限界がありますが、AIで代替することで、従来手法では検討できなかった組み合わせも検討対象に含めた上で加工条件の予測を最適化。既存データで実行可能性を十分検証した上で従来手法をベイズ最適化に置き換えて自動化し、効率的に最適値を求めることが可能です。これにより、品質の安定と省力化を実現し、歩留まり率を高めます。

dotDataを活用した 伴走型​データドリブンDX支援

さまざまな業種や分野で、DX(デジタルトランスフォーメーション)への取り組みが推奨されています。日本でも経済産業省が推奨するなどして、DXへの注目度が集まっています。しかし、企業もDXの重要性を理解していても、日本国内において未だ成功事例が少ないのが現状です。DXを本来の意味で推進していくためには、システム、分析、組織が一体となり経営目標に向かって取り組む必要があります。

AI活用を見据えたデータ設計・プラットフォーム構築

生データ(機器から取得したデータや保守・点検作業のデータ等)を収集する「データレイク」や、生データを再利用可能な形にして蓄積する「データウェアハウス」等の既存システムとは別に、それと共存する形で、AI活用に適した「データマート」を新たに構築。数多くのAIアルゴリズム構築・システム開発実績で培ったノウハウを用いて、データの欠損や異常値を考慮した設計や、異なるデータ形式を共通化した上でサマライズ。AI活用を見据えたデータ設計を行うことで、迅速なデータ利活用のPDCAサイクルが可能に。