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Industrial AI
  • 製造の全工程（生産・品質・設備・物流など）をリアルタイムでモニタリングし、
  • KPIダッシュボード、設備データ、生産実績、品質検査、資材投入などを可視化する
  • 「見える化工場」を実現します。

構成図

構成図
分析および対応
事例
AI_Asset
적용 사례1
構成図
分析および対応
事例
• 個別センサーからデータを手動で収集しており、リアルタイムモニタリングが困難である
• 単純な生産および音声アラームのみ提供し、遠隔アラーム機能がない
• データの可視化機能が不足しており、UI/UXが非効率的である
• 特定ブランドの機器のみ連携可能であり、システムの拡張性が低い
• 基本的なデータ保存機能のみ提供し、AIベースの分析は不可能である
• 個別装置ごとに手動点検が必要で、遠隔保守ができない
• 特定環境でのみ運用可能で、グローバル展開が難しく多言語対応が不足している
• リアルタイム自動データ収集およびクラウド連携によりデータアクセス性を向上
• モバイルプッシュ通知、Eメール、SMSなど多様な遠隔アラーム機能を追加
• 直感的なUI/UXデザイン適用およびダッシュボードカスタマイズを支援
• 多様なIoTデバイスおよびMES、ERPシステムとの連携機能を強化
• AIおよび機械学習ベースの分析機能追加による予測および異常検知機能
• 遠隔保守および自動診断機能導入により迅速な問題解決が可能
• クラウド基盤アーキテクチャ導入によりグローバル展開および多言語対応を強化
• 生産品目数の増加
• 時間当たり生産量の向上
• 設備稼働率の向上
• 工程不良率の低減
• 完成品不良率の低減
• 検査不良および返品率の低減
• 顧客クレーム件数の減少
• 作業工数の削減
• 製品原価の削減
• 仕掛品在庫および改造費用の削減
• 在庫管理の最適化
• 受注から出荷までのリードタイム短縮
• 納期遵守率の管理および改善
構成図
分析および対応
事例
적용 사례1
적용 사례2
적용 사례3

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