🎯 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
🎯 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
1. 概要 急速な変革に精通いる業界は現在、デジタル変革によって重大な混乱に直面しています。 接続性、環境コンプライアンス、IoT、ワイヤレス技術革新、消費者の需要の高まりにより、業務のデジタル化への多額の投資が行われており、自動車業界と自動車部品業界の両業界に影響を与えています。 &...


概要 お客様はエクセルファイルで沢山の機械のハードウェアとソフトウエアのバージョンを管理してきました。早めにシステム化して、他の社内システムと連携できるという希望があります。この課題を解決するため、BAPの提案のようにOutsystemで機械のアップグレード履歴管理システムを開発すること...
弊社のホームページにご覧になっていただきまして、どうもありがとうございました。
BAPのオフショア開発サービスに関するご質問がありましたら、以下のテキストボックスに質問内容を書いていただければ幸いです。
