🎯 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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課題: 輸送管理業務は複雑で難しくなりがちです。運送会社にとって、商品やトラックの所在地、トラックの空き状況やルート管理の最適化は非常に重要です。しかしながら、Excelを用いた事務処理など、従来の方法を維持しなければならないケースも少なくありません。これらコストの損失、透明性と明確性の...


課題: ビジネスマッチングアプリケーションは、次の要件を満たす必要があります。 パートナー/個人/企業に関する情報が正確で、十分に信頼できるものであること。 簡単にアクセスでき、便利なマルチチャネルのコミュニケーションが取れること。 プラットフォームで一緒にイベントのスケジュール設定がで...
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