🎯 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
医療現場における処方ミス(投与量の誤り、誤薬、危険な相互作用など)は、深刻な医療事故を引き起こすだけでなく、経済的損失や信頼失墜の原因にもなっています。当社は、AIを活用した臨床薬学支援システムにより、患者の安全性を高め、医療機関の法的リスクと経費を大幅に削減する革新的なソリューションを...


プロジェクト概要: ベトナム農業の生産物(果実・野菜など)を管理するシステムの開発 作業内容: PPとFIモジュールにレポートデータおよび大量のデータアップロードツールを開発 期間 2018 – 2019 プロジェクトの人数 13 開発環境 SAP S/4HANA 1709 ...
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