データ量の増加により、エキスパートによるデータ収集や解析が課題となっています。ここでは、AIベースのデータ解析によって隠れた可能性を発見することができます。当社はMLnextで次のものを提供します。
製造施設がデータ取得機能を完全に備え、このデータを標準化された形でORとITで利用できる場合、最大の課題はデータを有益に評価することです。しかし、データのボリュームは大きすぎることが多いです。このデータを手作業で評価するには、製造プロセスの変化は速すぎます。この問題は、オペレータが複数の拠点にわたって評価を実施したい場合には更に大きくなります。しかし、シームレスなデータ評価は絶対に必要です。そうでなければ隠れた可能性を発見することができません。
従って、企業は人工知能を活用してデータを解析する必要があります。しかし多くの企業には、そのようなアルゴリズムをプログラミングして維持するために必要な専門知識や能力がありません。サービスプロバイダに依存することで、企業は自社のプロセスやデータに関する洞察力を与えてしまい、コストのかかる依存関係に置かれることになります。
こういった理由により、多くの企業は、あまり多くの専門知識を外部に晒さずに独立して調整を行うことができるような、プロセスの最適化、状態監視、予知保全のためのAIベースのアルゴリズムを実装する方法を探しています。
MLnextにより機械学習アルゴリズムを生成するソリューションにより、製造プロセスや負荷の異常を迅速かつ簡単に特定して、最適化を図ることができるようになります。
MLnextシリーズには3種類のソフトウェアソリューションが含まれます。
このテーマに関する包括的なコンサルティングのために、お客様の本番環境の可能性を示す多くのサービスを提供しています。
MLnextがお客様のインフラにどのように統合できるかを、一緒に調べましょう。オーダーメイドのソリューションを一緒に見つけるために、MLnextサービスを使用して、お客様の本番環境にある既存のフレームワークの状態をお客様と一緒にお調べします。
MLnext Frameworkにより、準備された環境で独自のアルゴリズムをプログラミングすることが可能です。多数の基本機能が既に準備されているため、作業を大幅に削減しながらも、完全に独立して行動することができます。オープンソースとして無料でご利用いただけます。
本番環境でのニューラルネットワークの産業レベルで安全かつカプセル化された実行。
当社が推奨するサービスプロバイダの支援を受けて、あるいはフエニックス・コンタクトのエキスパートチームに呼び掛けて、お客様ご自身でコンフィグレーション作業を行います。
アルゴリズムの作成とカスタマイズを、順を追ってご説明します。MLnext Creationにより、お客様のプログラミング作業は大幅に削減されます。実施する必要があるのはコンフィグレーション作業のみです。
当社はMLnextにより、機械学習ソリューションをラボから本番環境に導入して最適化を図ることができました。これによりダウンタイムを削減し、メンテナンスをより効果的に実施できるようになりました。
当社のMLnextシリーズは次のものを提供します。
