INSPEKTION SERVICES
Data Analytics & ML
データの集約・分析と組織の文書へのAI活用
組織のデータを分析し、AI/MLモデルの開発や予測を行います。データを利用できる状態に整え、実際の課題に対してモデルを評価します。文書から回答を探すAIアシスタントにも対応します。
データ分析・AIの課題を相談
支援できる業務
業務課題に応じた機械学習モデルの開発と評価
詳細分析・傾向予測・異常検知
対応する課題
- 生産データが複数のファイルや機械に分散し、一つずつ開く必要がある
- 保守レポートや技術文書が多く、過去の履歴を探しにくい
- KPI、不良、生産量、売上を各部門が一か所で確認できるダッシュボードが必要
共同で定める範囲と成果物
- 共同で合意するデータ定義、出所、品質確認ルール
- 課題に応じたパイプライン、報告書、モデルと試験結果・制約
- データ利用文書、評価方法、引き渡し後の監視計画
この分野の個別業務と進め方
設計、開発、設置、保守から必要な業務の詳細を確認し、プロジェクトに合わせて範囲を定めます。
Data Analytics & ML
データを接続し、組織向けのAIを開発する
整理と品質確認を実施したデータ構造
個別業務の詳細を見る データを接続し、組織向けのAIを開発する関連するプロジェクト例
石油精錬所の保守・修繕サービス
AIシステムは、メンテナンス検査レポートからバルブの修理履歴を検索します
年 2026
プロジェクトの詳細を見る AIシステムは、メンテナンス検査レポートからバルブの修理履歴を検索します自動車部品製造者
KPI・不良・売上・利益を集約するクラウド中央データベース
年 2023–2024
プロジェクトの詳細を見る KPI・不良・売上・利益を集約するクラウド中央データベースタイの自動車部品製造者
生産ライン11本のデータサイトを中央サーバーへ移行
年 2022–2023
プロジェクトの詳細を見る 生産ライン11本のデータサイトを中央サーバーへ移行タイの自動車部品製造者
工場サーバーに欠陥を記録するウェブアプリPチャート
年 2024–2025
プロジェクトの詳細を見る 工場サーバーに欠陥を記録するウェブアプリPチャート
業務の進め方
- 01
データの評価
データソース、完全性、結果の利用方法を調査します。
- 02
準備と試行
データを整形し、報告書やモデルを作成して、試験データで評価します。
- 03
活用と監視
結果を実務につなげ、確認方法とデータ品質の維持方法を整えます。
ご相談前に準備する情報
- 意思決定に必要な業務上の問いと指標
- データソース、サンプル、アクセス権
- 報告書やモデル出力の正確性を確認する担当者
実際の業務課題からご相談ください
課題、現在のシステム、改善したい点をお知らせください。関連するサービス分野、試行範囲、開始前に必要な情報を整理します。