🎯 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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📈 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
このイニシアチブの目標は、ベトナム、日本、および東南アジア諸国の工場内の設備や機械の管理をデジタル技術を用いて強化することです。工場の現場管理を効率化するために統合システムを開発することを目的としています。このシステムは、オンラインフォームの作成を促進し、効率的な承認プロセスを可能にし、...

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