🎯 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

1. 概要 あるテクノロジーサービス企業は、販売パフォーマンスの可視化と営業プロセスの最適化に課題を抱えていました。CRMシステムは導入済みでしたが、レポートツール間の連携不足によりデータが分散し、意思決定が遅れる状況でした。 同社は、リアルタイムでデータを可視化し、あらゆるデバイスから...
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