既存設備上でエッジAI予測技術を評価・実装するための、段階的で低リスクなプロセスです。小さく始めて、素早く検証し、確信を持ってスケールできます。
まず、お客様のプロセス、既存のセンサー構成、予測・検知したい対象について詳しくお伺いします。どのアプローチが最適か、一緒に検討します。
この段階でのコミットメントは不要です。双方にとって技術的な適合性を判断するためのステップです。
お客様の実データのサンプルを用いて、AIモデルを開発し、目標指標に対するベンチマークを実施します。学習は数秒で完了するため、数日以内に具体的な結果をご確認いただけます。
お客様の実プロセス、実データで技術が機能するかどうかを確認する重要なステップです。
ベンチマークで実現可能性が確認された後、お客様のプロセス条件・センサー構成・ターゲットハードウェアに最適化された本格的なAIモデルを開発します。ハイパーパラメータ最適化、複数運転条件での検証、性能文書化を含みます。
学習済みモデルは軽量なソフトウェアにコンパイルされ、お客様の既存設備上で直接動作するよう設計されます。産業用PC、PLC、SCADAシステム、マイクロコントローラなど。クラウド契約もGPUも新規ハードウェアも不要です。データは現場に留まり、推論はサブミリ秒で実行されます。
各プロジェクトの目標は、実装可能なAIソフトウェアです。ダッシュボードでもクラウドサブスクリプションでもありません。
お客様のプロセスデータに最適化。ターゲットデバイス上で動作する軽量ソフトウェアとしてコンパイル。
精度指標、検証結果、従来手法との比較。モデルが機能する明確なエビデンス。
既存の制御システムやデータパイプラインへのAIソフトウェア統合のための技術文書。
まずは拘束力のないディスカッションと少量のデータサンプルから。インフラ構築も長期契約も不要です。
当社のAIは数秒で学習完了します。深層学習プロジェクトで一般的な数ヶ月ではなく、数日以内にお客様自身のデータでベンチマーク結果をご確認いただけます。
成果物はお客様のハードウェア上で動作するソフトウェアです。クラウド依存も、推論のための継続的なサブスクリプションも不要です。
一度モデルが実証されれば、少量の追加データだけで新しいユニット、ライン、拠点に適応できます。展開期間を数ヶ月から数日に短縮します。
予測・検知・予測したい対象をお聞かせください。実現可能性を一緒に検討し、具体的な次のステップ（通常はお客様のデータによるラピッドベンチマーク）をご提案いたします。
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