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目標を達成するためにデータを正しい方法で使用していますか？
AIの将来ビジョンとして掲げている「今を知り、将来を予測し、操業を最適化する」のメッセージのもと、YOKOGAWAはお客様の課題を解決するために、幅広い分野でAIの活用を進めています。Industrial AIのイノベーションをさらに推進するために、YOKOGAWAはAI Center of Excellence (CoE) を発足しており、AI CoEのキーメンバーである4人が、それぞれの立場からYOKOGAWAのAI活用について語ります。ぜひご覧ください。
変化し続けるメガトレンドは、多くの産業分野およびエネルギー分野の企業の事業環境に課題をもたらしました。
YOKOGAWAは、企業が事業課題に取り組み成果を向上させるため、産業用AIが支援できる、特に重要な分野を特定しました。
設備のレイアウト設計の最適化のためにAIを利用することにより、産業プラントの生産性および効率性を向上させます。
AIを活用して資産および作業員を監視、管理し、ピークパフォーマンスのレベルを抽出し、エネルギー消費および製造コストを削減します。
機器の損傷を迅速に検知、または事前に予測することにより、製造における損失を削減します。
原材料および完成品在庫の変動を監視、管理することにより、販売までのコストおよび時間を削減します。
原材料の品質、製造機器、労働慣行を監視し、最終製品の品質への影響を把握します。
高い成果を出している工場操業のベストプラクティスを分析し、そこから得た洞察を活用し、その企業の全てのオペレータにリアルタイムでデジタル支援を提供します。
サイバーセキュリティのリスクを最小限に抑えつつ、製造現場のOTシステムをネットワーク化したITハードウェアおよびソフトウェアと統合します。
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予期せぬ設備のダウンタイム防止
状態基準保全(CBM)とともに、近年はAIやIoT技術の融合により、設備故障や異常を予兆段階で検知し、より早く効率的なメンテナンスを行う予知保全の取り組みが注目されています。 |
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生産プロセスと製品品質の安定化
多数のプロセスデータが関係する複雑なプロセスの解析においては、AIや機械学習を用いた評価モデルを加えることで、求める品質からの逸脱予兆を捉え、突発的な運転異常を未然に防ぐことも可能です。 |
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ライブセル(生細胞)の先進的な特性評価
細胞ベースのスクリーニング評価において広く用いられているハイコンテント解析において、ディープラーニング機能は、細胞の認識、検出、分類、算出といった分野のデータ解析に最適です。 |
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AI機能の搭載で加速する未来予測
ペーパーレスレコーダにAIを搭載したソリューションは、取得したデータを使って未来のデータを予測し、プラントのリアルタイムな性能と一緒に未来の波形を描くことができます。 |
デジタリゼーションの旅へ出発し、一歩先へ進む準備はできましたか？
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