🎯 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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⚙️ 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
プロジェクト概要: 家電製造業の運用保守対応 作業内容: 業務分析、仕様変更の対応、 システムカスタマイズ、基本設計、結合 テスト FI-AP&FI-AR ABAPの開発 担当モジュール: 作債務管理(FI-AP)、債権 管理(FI-AR) 期間 2019/12 ~ 202...


Challenges: You can not build a system or provide a service if you don’t understand the needs of the customers. But understanding is not the nec...
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