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Hitachi

ビッグデータ×AI(人工知能)

低コストで最適な品質を維持する(IoTによるデータ収集とビッグデータ解析のシナリオ)

ある国内の機器製造メーカーを例に、日立のビッグデータ利活用の可能性についてシナリオ形式でご紹介します。内容は、実際の実証実験をもとに、提供可能な日立のソリューションを組み合わせて作成した架空の事例です。

低コストで最適な品質を維持する(IoTによるデータ収集とビッグデータ解析のシナリオ)

概要

某機器製造メーカーでは、これまで国内で生産して輸出していましたが、コスト削減のため東南アジアに現地生産の工場を新設することになりました。しかし、現地生産を始めてみると、うまくいかないケースが出てきました。
従来の対処方法では現場のスキル頼みとなり、横展開が困難でしたので、データを活用して問題解決に取り組みました。

従来の対処方法からデータ活用による問題解決へ

記録した打音波形で部品の欠陥を自動診断する、動線や動きのモニタリングや分析から事前対処する、センサで装置の状態を監視して故障発生の予兆を検知する等で、問題解決に取り組みました。

さまざまなデータを統合して、分析に活用する

さまざまなデータを統合し、可視化・分析するツールがデータ活用のキーになります。ここでは、データ統合・分析基盤であるPentaho ソフトウェアと、日立の人工知能技術によって実現できるこれからのデータ活用術をご紹介します。

本ページでご紹介した動画は、資料としても公開しています。ぜひ、ご活用ください。

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