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Impulseとは
「Impulse(インパルス)」は機械学習技術の実用化を目的に、2014年市場に先駆けてリリースされ、数多くのお客様の「現場で鍛え上げられた」異常検知ソリューションです。
企業活動にかかわる、複雑で膨大なセンサーや音声や画像、動画などのデータを収集・可視化する基本機能に加え、従来の閾値ベースの管理では発見できない障害や故障予兆の検知、不良品の検出、作業工程の確認・分析、要因の追究など、これまで対応困難であった業務課題に対し、機械学習を武器に新たなアプローチで現実解を導きます。
高度な分析技術を持ったデータサイエンティストだけでなく、より幅広いユーザーが利用できるプラットフォームを目指し、機械学習技術を容易に導入・運用するためのアーキテクチャや機能が備わっています。最大の特徴でもある、オートモデリング(特許第6315528号※)は、複雑で膨大なデータの特性を自動的に分類し、標準アルゴリズムを用いたシミュレーションにより、最適な分析モデルを導き出すための機能です。
- ※異常検知モデル構築装置、 異常検知モデル構築方法及びプログラム
導入事例
Impulse導入までの流れ
解決したい課題やテーマによって、最適なアプローチは異なりますが、まずは実際のデータを用いた検証を行い、実現性や精度を検証します。
データ取得はこれからという場合におけるアドバイスや、現状のデータ内容で良いか不安…という方もお気軽にお問い合わせください。
※スクロールをしてご確認ください。
-
step1
課題の明確化
お問い合わせ -
step2
プレ分析 or
実現性検証(PoC) -
step3
精度向上と
トライアル運用 -
step4
本番稼働
導入に向けたアドバイス
まずは機械学習によってどのような課題を解決したいのか明確にし、テーマを絞ります。複数のテーマを同時進行させる場合もありますが、社内での承認やプロジェクトを円滑に進めるためにも、スモールスタートさせる方が最終的に本番稼働にまで到達するケースが多いです。
なお、現状収集しているデータでも問題ないか、精度は出るのかといった不安をお持ちの方は、ぜひ無料データ分析相談をお申し込みください。
こんな方におすすめ
無料データ分析相談は下記のようなご状況のお客様からご好評をいただいています。
- 現在収集しているデータでも異常検知(予知保全・不良品検出・外観検査など)が可能か知りたい
- 実現性検証(PoC)の前に、分析精度が出そうかどうか、不足データはないか確認したい
- 自社課題において、今後どのような流れで進めるべきかアドバイスが欲しい
ぜひお気軽にお問い合わせください。
お知らせ
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