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最適化
発酵プロセス最適運転の自動化:制御偏差を4.3%→0.2%に改善
発酵プロセスの収率を左右する初期運転段階を自動化し、人的エラーを排除。制御偏差を劇的に改善します。
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AIプラットフォーム 最適化 製造業
AIプラットフォームによる食品フランチャイズの在庫管理最適化
発注最適化および需要予測モデルをAIプラットフォーム(Runway)に基づいて既存の管理システムと連携し、食品フランチャイズにおける適正在庫と売上を算出するAI運用体制(MLOps)を実現します。
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最適化 製造業
ファーネス設備の最適温度制御:LNG使用量を2%効率化
AIベースのモデル予測制御(MPC: Model Predictive Control)を通じて鉄鋼ファーネス設備の温度を制御する最適なロジックを導き出し、一貫した目標品質を達成しながらエネルギー消費を最小化。
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最適化 製造業
生産スケジューリング最適化:スケジュール遵守率66%上昇
多品種少量生産の生産工程スケジューリングを最適化してボトルネックと遊休設備を最小化し生産性を向上。
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エネルギー 最適化 製造業
蓄熱システム制御の最適化:エネルギーコスト11%削減
強化学習ベースの最適制御シナリオでエネルギーコストを削減し、現場管理者ごとに発生する制御差を最小化。
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半導体 最適化
チップ設計の自動化:設計時間を85%短縮し・性能を49%改善
AIベースのシミュレーターと強化学習エージェントを活用して、ASICに存在する数百万のコンポーネントの最適配置を自動化し、作業時間と性能を向上。
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最適化
HVACの制御最適化:エネルギー消費を10%削減
電気自動車の実データを活用してリアルに最も近いAIシミュレーターを開発。演算速度を大幅改善した軽量化モデルを搭載することで車両エネルギー制御を最適化。
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最適化 製造業
マルチロボットのプログラミング自動化:所要時間を6週間から3日間に短縮
AIとロボティクス技術を融合し、マルチロボットで構成された車体溶接工程を迅速かつ安全に行うロボットプログラムを作成するためのパスプランニングを実施。作業時間を短縮し、製品の生産スピードを向上。
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最適化 製造業
SMTマウントシーケンス最適化:8週間で既存アルゴリズム性能を達成
強化学習を利用してPCB上での効率的な電子部品の装着順序をプランニング。表面実装の技術工程にかかる所要時間を最小化。
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最適化 製造業
パラメータチューニングの自動化:52%時間短縮・20%精度向上
データに基づいたシミュレータと強化学習を活用してパラメータチューニングを自動化し、ソフトウェアにおけるモーションコントロールの制御値と実際の制御値のずれを最小限に抑制。