A:カスタムAI(AIコンサルティング、AI受託開発)
B:汎用AI(AI生成ツール：MANUFACIA)
C:AI人材育成開発(AIエンジニア教育、AI研究生教育)
提供サービス
- AIコンサル
- AI受託開発
- パッケージ/ソリューション提供
- AI教育
- データ分析
- AI導入サービス
AIカテゴリ
- 画像処理
- Semantic Segmentation（画像セグメンテーション）
- Image Classification（画像分類）
- Object Detection（物体検出）
- Image Generation（異常検知）
- Pose Estimation（姿勢推定）
- 時系列解析
- Time Series Prediction（発電量予測、株価予測、需要予測）
- Time Series Clustering（自動車の運転の分類、人の挙動、疲労状況の把握）
- Time Series Classification（姿勢推定、ラベル付から状態の度合把握）
- Model Reduction（流体解析の後処理、CAEの結果解釈の後処理）
- Anomaly Detection（時系列を使った異常検知）
- 最適化処理
- 生産条件の最適化、装置パラメータ最適化、材料配合の最適化など
得意業種
- 製造
製造業向けAI開発、AIツール提供が専門
製品紹介
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MANUFACIA
MANUFACIAは、製造現場のノウハウを結集したAI開発ツールで、製造現場の異常検知や予知保全が可能です。
直感GUIのかんたん操作により、ノーコードで製造現場の熟練者の日頃のカンやコツのデジタル化や、改善アイデアの具現化を、かんたんに短時間で実現できます。MANUFACIAは、製造業の三大データである、時系列データ、振動データ、画像データにひとつのツールで対応しています。
MANUFACIAで開発したAIモデルにより、異常検知では、温度変化パターンによる異常プロセス検知、プラントの配管の圧力変化による異常検知、さらに異音検査、外観検査、異物検査など属人的な官能検査のデジタル化に活用できます。また、予知保全では、日々の設備稼働状態をモニタリングし、故障や不具合の予兆を検知できます。たとえば設備の振動による故障予測、電力や電流の変動パターンの変化によるメンテナンス予測、製造機器の温度変化の異常による不具合予測、中間工程の品質観測による製造品質劣化の予測などに活用できます。
導入事例
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AI開発ツール「MANUFACIA」を用いた時系列データ分析による生産性向上
https://www.cross-compass.com/%E7%95%B0%E5%B8%B8%E6%A4%9C%E7%9F%A5/
- 製造業
時系列データを用いたAIプロセス異常検知により、電子部品メーカで生産性向上が得られた導入事例です。
従来は、製造装置のプロセスデータを時系列データで観測していました。そしてオフィスのサーバにて手作りの判定式を用いて異常を検知していました。しかし現場には多数の装置があるため、オフィスで受け取るデータの粒度を上げられず、粒度は1分毎でした。このときの異常検知では良品と不良品が混じるグレーゾーンが存在し、正常品を優先すれば後工程に不良品が流れ、異常品を優先すれば歩留まりが下がる課題がありました。
当社では、まず高精度のサンプリングを提案しました。製造装置の近くにエッジデバイスを配置し、このエッジデバイスで取得した高精度時系列データをMANUFACIAで学習し、ここで作られたAI推論エンジンをエッジデバイスで動作させました。従来は波形の異常をしきい値などで判断していたものを、AIによる波形の形の判断に改良し、グレーゾーンはほとんど解消されて正常と異常を高精度に分類できるようになり、生産性が向上しました。