🎯 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
🎯 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
自動採点 このアプリの入力は、解答欄にチェック&マルのある解答用紙です。これは画像処理とYolov5を用いた物体検出で処理されます。 また、解答用紙から学生コードと受験票を検出し、学生情報を取得します。 課題1:データ このデータは、インターネット上の公開データセットに存在しないため、自...


🎯 目的:作業員が音声や画像で素早く機械の異常を報告できるよう支援し、システムが自動で分析・対応策を提案します。 📦 ソリューション:音声認識(Voice-to-Text)+ 画像AI(Vision AI)+ 大規模言語モデル(LLM) ⚙&...
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