
製造業でAIエージェントは使える?機能・主なサービス・注意点を徹底紹介!
LLM(推論)、IoT(知覚)、デジタルツイン(検証)が融合したことで製造現場の不確実性やリアルタイム性に対応可能なAIエージェントが実現 異常検知から原因特定...
生成AI、画像認識、AI開発企業等のAI会社マッチング支援サービス

LLM(推論)、IoT(知覚)、デジタルツイン(検証)が融合したことで製造現場の不確実性やリアルタイム性に対応可能なAIエージェントが実現 異常検知から原因特定...

データ管理は、単なるIT部門の業務ではなく、AIプロジェクトの成否を分ける データ管理の手法(DWH、データレイク、MDM等)は、それぞれ目的が異なります 「A...

近年、製造業界は急速な技術進化の波に乗り、従来の製造プロセスを根本から変えるようなイノベーションが次々と起こっています。その中で、生成AI(人工知能)の活用は、...

サプライチェーンマネジメント(SCM)は、原材料調達から製品の最終消費者への配送までの全プロセスを統合的に管理し、業務の効率とコスト削減を両立する管理手法として...

製造業やエネルギー業において今導入が増えているのがAIを活用した予知保全です。経年劣化の起こりやすいモーターなどの機械や設備の異常をAIで予知することで業務の効...

AI(人工知能)を活用した「予知保全」が注目されています。製造業においては、製造工程における機器類の故障はどうしても避けられません。しかし、一旦故障してしまうと...

製造現場のデータは部門ごとに散在し、精度も不均一なことが多いため横断的な分析が困難 AIは生産プロセスの最適化、製品品質の安定化、設備の予知保全、熟練技術をデー...

製造業のデジタル化が進む中、金型設計の効率化と品質向上が喫緊の課題となっています。熟練技術者の経験に頼る部分が大きく、技術継承やリードタイム短縮といった課題に直...

従来の4M分析が抱える「属人性」や「分析の遅れ」といった課題はAIによるデータに基づいた客観的な分析で解決 AIは4M(人・機械・材料・方法)の各要素を高度化し...

非破壊検査は、製品や構造物の欠陥や劣化を、検査対象を破壊せずに調べるの技術です。非破壊検査は、製造現場やインフラ設備の安全性を確保するうえで欠かせません。 その...