🎯 目的: 製品が完成する前に、リアルタイムで生産データを分析し品質不良を予測する。
📦 ソリューション: 機械学習による異常検知 + アラートダッシュボード
⚙️ 技術: TensorFlow、Scikit-learn、Streamlit、InfluxDB
📈 成果: 不良品を35%削減、後工程の検査コストを削減
⏱️ PoC期間: 3週間
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⏱️ PoC期間: 3週間
I. 概要 業界:IT 企業規模:500以上 企業構造:3つの企業と6つの部門からなるグループ II. 課題 5年間で6人から500人以上に急成長した会社は、重要な課題に直面しています。プロセスが複雑で時間がかかり、効率的なデータアクセスが妨げられています。 多くの業務には必要なツールや...
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