「廃プラスチックリサイクル用 押出成形設備」

PR混合廃プラスチックも再商品化が可能。不純物除去・搬送・射出・プレスなど…

『1ステップ1ステーション 廃プラスチックリサイクル押出成形設備』は、 供給・不純物除去・搬送・射出・プレスなどを行う複数の装置で構成された、 軟質・硬質廃プラスチックを使って様々なプラスチック製品を製造できる設備です。 複数の材料が混ざった「混合廃プラスチック」をもとにした再商品化も可能。 低価格で設備を導入でき、廃棄物処理コストやCO2排出量の削減に活用できます。 【要件・仕...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社太和ホールディング

VPI成形工程～B型セットから脱型～

PR材料ロス、工数、廃棄物などを大幅に削減！新しい成形法のご紹介

「真空プレス成形」は、材料ロス、工数、廃棄物などを大幅に削減し、 成形サイクルの短縮、寸法安定性の向上、より高品質な外観（又は、より滑らかな積層表面）の形成などを もたらすことが可能なHLU/SPU/L-RTM成形法などに代わる新しい成形法です。 作業者の熟練度に関わらず同じ品質の生産が安定して出来る事だけでなく 昨今、労働安全衛生法第28条第3項改正により、管理措置対象物質となっているスチレン...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社GRPジャパン

【事例】人の骨格認証

所要期間は3か月！データセットを使用してモデルを学習した事例をご紹介し…

格認証を行いたいが、既設の 魚眼レンズ（全周レンズ）カメラを使用するとAI（骨格認証）の精度が著しく 低下する"といった点が挙げられました。 そこで当社は、開発方針を検討し、学習用データセットを作成。 データセットを使用してモデルを学習した後、学習評価、判定結果評価、 チューニングを行いました。 【事例概要】 ■課題 ・AIを使用して人の骨格認証を行いたいが、既設の魚...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社【東証プライム上場グループ】

【事例】エリア内の混雑状況を把握し案内サービスを実施する

実際の動画/画像データを使用して評価・報告！商用に向けたご提案を作成し…

"エリア内の混雑状況を係員が把握して放送案内を行っているが、人により 放送案内にばらつきがありサービスの均一化ができていない"という課題が ありました。 そこで当社は、オープンデータセットを使用して、人の頭部を認識する 物体検知モデルを作成。出力情報から、人がどの位置にいるかを判定する プログラムにより、エリア内の人物の混雑具合を判断します。 また、混雑具合から、既存のサ...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社【東証プライム上場グループ】

【事例】Lot番号によって製品データを自動的に紐づけ

複数のデータを紐づけるためのルールを構築！ルールに沿って業務効率化ツー…

ました。 そこで当社は、複数のデータを紐づける業務効率化ツールをPythonで構築。 実際にプログラムを動かし、挙動に不自然な点はないかや出力ファイルの 確認を行い、紐づけ済みデータセットを成果物として提出しました。 【事例概要】 ■課題 ・開発中の製品に使用される材料に関する膨大なデータをLot番号によって 　自動的に紐づけ、一つのテーブルデータに結合させたい ■作...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社【東証プライム上場グループ】

【事例】オープンデータを活用した事故予測

交通事故発生を予測する機械学習モデルを構築！事故予測マップを作成した事…

他社が開発した事故予測モデルを 組み合わせた新規サービスを提供したい”というお客様の事例をご紹介します。 当社は、モデル構築に必要な事故、地図、気象データを収集し加工を行い 学習用データセットを作成。機械学習モデルを構築し、評価用データセットで 予測精度を算出します。 そして、学習済みモデルを使用して、東京都内1ヶ月分の事故を予測し 事故予測マップを作成しました。 【課...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社【東証プライム上場グループ】

【事例】空調設備の消費エネルギー予測による消費電力の削減

省エネに貢献するデータを利用したAI予測モデルを構築！消費エネルギーを…

ルの予測結果から、要因や改善案を分析します。 作成した資料を基に、現段階での作業報告と今後の消費エネルギーの 予測と改善案を提案しました。 【成果物】 ■クレンジングを行ったデータセット（Excel） ■学習済みのモデル（pickle） ■モデル作成に用いたコード（Python） ■予測結果を考察・まとめた資料（Excel） ■分析結果をまとめた最終報告資料 ※詳し...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社【東証プライム上場グループ】

【事例】自動車の電池性能向上の要因分析

『電池の性能と材料物性との関係性を明らかにしたい』という課題に対して、…

アンサンブル学習によって電池性能を予測。 構築したモデルの特徴量重要度を分析することにより、精度向上に 大きく寄与する因子を導き出します。 【成果物】 ■クレンジングを行ったデータセット（Excel） ■学習済みのモデル（pickle） ■分析スクリプト（Python） ■分析結果をまとめた最終報告資料 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社【東証プライム上場グループ】