🎯 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
作業内容: 要件分析 要件に満たすモジュール開発 Covid19時に利用するリモートでラベル印刷機能を実装 期間 2021 プロジェクトの人数 14 開発環境 SAP S/4HANA 2020 使った技術 ABAP 7.54 JavaScript...


概要 クライアントはスイスに拠点を置く企業であり、ユーザーに最高レベルのセキュリティを提供しつつ、高速な取引処理を実現する暗号資産取引所の開発を目指していました。複数の暗号通貨をサポートし、正確かつ迅速な取引を可能にするプラットフォームの構築がプロジェクトの目的でした。 課題 クライアン...
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