🎯 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
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...


🎯 目的:ユーザー行動および過去データに基づき、リアルタイムで不正取引を検出する。 📦 ソリューション:リアルタイム監視 + 異常検知 + アラートシステム ⚙️ 技術:Kafka、PyTorch、Isolation Fores...
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