現場から生まれた

製造業のための
機械学習・データ分析アプリ

Pythonの機械学習をマウス操作で

開発ストーリー

「経験に頼って、ものづくりを続けているけど、このままではいけない気がする。」

「機械学習を使えば、結果予測や条件最適化ができるらしいけど、pythonを使える人が社内にいない。」

「機械学習アプリを導入してみたけど、使い勝手が悪くて、みんな使ってくれない。」

 

 

「・・・よし、シンプルな機械学習ツールを作ろう!」

できたアプリは専門用語なし、説明書も不要なほど簡単なアプリでした。

こんな困りごと ありませんか?

課題アイコン1

不良の要因がわからない

不良率が高い日と低い日があるが、何が要因がわからないから、根本的な対策が打てない。

課題アイコン2

製造条件を最適化できない

もっと良い製造条件があるはずだが、現状から大きく変えられない。

実際に製造してみないと結果がわからないので、出たとこ勝負の条件出しをやめられない。

課題アイコン3

データ分析ツールを試したが、

成果が出なかった。

一般的な機械学習・データ分析ツールは専門用語や設定項目が多すぎて使いにくい。

pythonができる人が部署にいない。

ものづくりOptiなら
pythonの機械学習が数クリックで実行できます

各因子の影響度がわかります

データサイエンスで一般的なSHAPという手法を用いて、各因子の影響度を可視化します。

多くの条件が同時に動いてしまう製造データであっても、各因子の挙動をひとつひとつ独立して観察することが可能となります。

SHAP分析による因子影響度の可視化
最適条件の自動提案機能

機械学習は自動です

アルゴリズムや分割方法を選択する必要はありません。

準備するものは製造データ・実験データをまとめたCSVファイルだけです。

データから傾向を学習して予測モデルが構築されます。

この予測モデルを使うと、製造・実験をする前に結果を予測できるようになります。

最適条件が提案されます

(※有料版のみ)

品質が改善される確率が高い、新たな製造条件を提案します。

原材料の性状が変化するときに、それの変化を打ち消す製造条件を提案します。

多目的最適化にも対応します。例えば、外観とサイクルタイムを両立する条件、機械特性とサイクルタイムを両立する条件などを求められます。

簡単なGUIインターフェース
安心のデスクトップアプリ

安心のデスクトップアプリ

オフラインでご使用いただけます。

データをWebアプリにアップロードする必要はありません。

従量課金も発生しません。

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