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ブラックボックス最適化:マツダ株式会社

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製品・サービスに関する資料


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導入効果・対応範囲
(品質管理・工程改善・予兆検知など対応範囲)

実験・シミュレーションの回数を大幅に削減しながら、効率的に評価値が最もよくなる入力の組み合わせを探索
ブラックボックス最適化を活用した設計最適化に対応
複数車種の車体内部の各部位に異なる厚さの鋼板を割り当てる問題に適用
衝突性能などの品質特性の制約条件を満たした上で、部品の軽量化と複数車種間の共通部品数の最大化を実現する多目的最適化問題に対応

使いやすさ・現場定着のしやすさ
(操作画面・教育コスト)

無料セミナーやサンプルコードにより研究者・開発者を支援
組合せ最適化問題に関するセミナーを毎月開催
BBOに関連するサンプルコードをJupyter Notebook形式で公開
ハンズオントレーニング、サンプルコード、自学自習可能な環境の記載あり

対応条件
(対応デバイス・連携可能な設備/システム)

評価値最適化に使用する計算環境としてFixstars Amplifyを使用
量子アニーリング・イジングマシンを用いたブラックボックス最適化に対応
設計変数が計222個の大規模な問題に適用
物理・材料、プラント工学、流体工学、交通制御などのセミナー例あり

導入条件
(ネットワーク環境・初期設定・データ連携要件)

Fixstars Amplify Annealing Engineの利用事例として掲載

設定変更・運用のしやすさ
(条件変更・ダッシュボード編集)

ブラックボックス最適化により、評価値が最もよくなる入力の組み合わせを探索
動的な重み調整、多点探索などの取り組みについて記載あり
設計変数の二値化、目的関数間のバランス調整などのノウハウ共有に関する記載あり

セキュリティ・サポート体制
(データ管理・サポート範囲)

無料セミナー、サンプルコード、ハンズオントレーニングの記載あり
課題に直面した際、サンプルコード作成やノウハウ共有を受けた事例の記載あり

特徴

量子アニーリング・イジングマシンを用いたブラックボックス最適化の活用事例
従来の代表的な手法の1/30の試行回数、30,000回から1,000回で同等以上の解を見つけることに成功
国内外で700以上の企業・大学がFixstars Amplifyを利用
2024年自動車技術会秋季大会での発表が優秀講演発表賞を受賞
車両設計最適化のマツダ株式会社インタビュー事例として掲載

得意な分野・カテゴリー

ユーティリティ設備

担当者からのおすすめポイント!

Fixstars Amplifyの最大のおすすめポイントは、実験・シミュレーションの回数を大幅に削減しながら、効率的に評価値が最もよくなる入力の組み合わせを探せる点です。
マツダ様の事例では、車両設計最適化において複数車種の共通部品数と軽量化の多目的最適化を実現しました。
当社では毎月、組合せ最適化問題に関するセミナーを開催し、BBO入門から物理・材料、プラント工学、流体工学、交通制御など様々な分野での活用事例をJupyter Notebook形式のサンプルコードと共に公開しています。
無料セミナーやワークショップも充実しており、エンジニアの方もビジネス部門の方も安心してスタートできる環境を整えています。

当社のFixstars Amplify SDKは、マツダ株式会社での実績があるブラックボックス最適化ソリューションです。
従来手法の1/30の試行回数(30,000回→1,000回)で同等以上の解を見つけることに成功した事例があります。
車体内部の各部位に異なる厚さの鋼板を割り当てる大規模問題(設計変数222個)において、衝突性能などの品質特性の制約条件を満たしながら、部品の軽量化と複数車種間の共通部品数の最大化を実現しました。
国内外700以上の企業・大学が活用する実績あるプラットフォームで、お客様の最適化課題を強力にサポートします。

製品説明・スペック紹介

Fixstars Amplify は量子コンピューティングを想定したシステム開発・運用のクラウドプラットフォームです。
量子コンピュータや独自開発のGPUアニーリングマシンなど、組合せ最適化問題の専用マシンを効率的に実行できます。
簡単に使えるSDKでハードウェアの専門知識不要でアプリケーション開発が可能です。

すべての量子アニーリング/イジングマシンに対応し、Fixstarsの26万ビット級のアニーリングマシン実行環境も利用可能です。

評価・検証用途には開発環境と実行環境が無償で利用でき、多くのチュートリアルやサンプルコードを整備・拡充しています。

取り扱い企業

企業名
株式会社Fixstars Amplify同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒108-0023 東京都港区芝浦 3-1-1 msb Tamachi 田町ステーションタワーN 28階
電話
03-6420-0762
Webサイト
サービス提供エリア
北海道・東北
北海道、青森県、岩手県、宮城県、秋田県、山形県、福島県
関東
東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県、茨城県、群馬県、栃木県
東海
愛知県、静岡県、岐阜県、三重県
北陸・甲信越
山梨県、新潟県、富山県、石川県、福井県、長野県
関西
大阪府、京都府、兵庫県、滋賀県、奈良県、和歌山県
中国・四国
鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県、徳島県、香川県、愛媛県、高知県
九州・沖縄
福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県、沖縄県
海外
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サーキュラープラットフォーム(サーキュラーレポート))

当社では、顧客となる排出事業者に対して、廃棄物の排出量・リサイクル率や、コンプライアンス面などの現状診断・課題特定を行い、業務DXソリューションや、 可視化/改善ソリューションを一気通貫で提供するライフサイクル型のビジネスモデルを強化する方針です。従来より、独自の無料診断や、 可視化/改善ソリューションは提供しておりますが、今回の『サーキュラープラットフォーム』の導入により、デジタル実装の加速化と、提供価値の高度化を目指します 従来より、廃棄物処理業界では、コンプライアンスの強化、トレーサビリティ管理の徹底が求められている中で、紙ベースでの業務が大半を占めております。 結果として業務負荷の増大、人為的なミス、管理コストの増大が課題となっております。 上記背景を踏まえて、排出事業者がコアとなる本業に注力する時間を捻出すべく、業務DXサービスを開発しました。 【特徴】 『サーキュラープラットフォーム』の第一弾サービスでは、以下機能を提供します。 契約書/許可証/請求書のクラウド管理: クラウド上で必要な書類をリアルタイムで確認可能。ISO などの監査にタイムリーに対応できる体制を構築。 マニフェストの電子管理: 紙ベースの内容をオンラインで管理。またCSV出力も可能なため、必要な分析粒度にカスタマイズ可能。

解決できる課題

  • 品質向上
  • コスト削減
  • 生産効率改善

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教育動画配信サービス 「おしえて!さらちゃん」 GRASP

衛生教育にお困りではありませんか? そのお悩みサラヤが解決します! 教育をみんなにもっと身近に。そんな想いでうまれたサービスです。 新人からベテランまで、国籍問わず誰でも繰り返し学べるので安心です。 FOOD TOWN TVでも紹介させて頂きました。 実際の活用例や特徴を動画でご覧いただけますので、ぜひチェックしてみてください。 https://food-town.jp/customer/seminar/detail/48 ・「短時間で効率よく」  視聴時間を確保しやすい2~3分の動画。  何度でも繰り返し視聴可能。 ・「やってみようの意識付け」  インストラクターさらちゃんが実験やクイズで「なぜ?」を楽しく伝えます。 ・「好きな動画を自由に選べる」  契約プランに応じて動画を選べ、動画が多くて無駄に高い・・・を解消。 ・「共通アカウントで管理がラク」  人の入れ替わりによる個人IDの管理が不要!  ・アカウントは共通でも視聴記録やテスト受講履歴は個人毎に記録可能。 ・「シンプル画面で簡単操作」  アルバイトやパートの方でも簡単に操作できます。 ・新人から責任者まで国籍問わず。  理解しやすい視覚教材(図解・効果音などを活用し、映像で伝わる工夫)  ふりがな付き、字幕で多言語対応で外国人労働者も安心 ・教える人による差、負担を軽減  効率よく、正しく伝わる  忙しくても「さらちゃんの動画見て」で放置せず、学べて安心、続けようと思える職場

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • コミュニケーション強化
  • HACCP対策
  • SDGS対策

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植物の収量予測

事例概要 大手農業法人では、需要と供給のギャップからくる収益の不安定性に悩まされていました。 そこで、独自のAIを監視カメラに搭載し、対象物の色味を識別することによって、最適な収穫時期を割り出すシステムを導入しました。 今まで熟練の目に頼っていた収穫作業が、カメラ+AIによって平準化・効率化されたことで、収穫量が増加して需要に対応できるようになりました。 結果、収益性が改善されました。   お客様の課題・お悩み 今回のケースのように、需要と供給のギャップに悩まされている企業は少なくありません。また、他にも以下のような課題・お悩みを抱えています。 年間の収穫量は一定だが、価格が上下変動するため、収益性が安定しない 既設の農業ICTによるデータはあるが、データをうまく活用できていない 価格の変動データを取り込みたい 収穫作業の平準化を図りたい 収穫作業を行う人員配置の最適化を図りたい   今回導入したシステム 独自のAIを搭載した監視カメラを使い、以下の情報をもとに収穫時期を予測しました。 対象物の色味 過去の収穫量、出荷量のデータ 気象データ(気象庁から引用) これにより、収益の改善にくわえて、収穫作業の平準化・効率化が実現されました。   今後の展望 現在は、収穫時期の予測のみですが、今後価格の変動データも取り込むことによって、AIが最適な販売時期を算出します。 本システムと協働ロボットを組み合わせることにより、収穫作業の自動化・平準化を実現し、収益の向上だけでなく人件費削減を図ります。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • コスト削減
  • 生産効率改善
  • データ一元管理

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  • AI活用・クラウドサービス

食品開発のための原料検索サービス「シェアシマ」

シェアシマは、食品開発者向けのウェブサービスです。食品原料や製品パッケージの情報を検索でリサーチすることができます​。2019年に食品開発のための原料検索サービスとして始まり、会員数は約2600人、商品数は約500件になりました(2022年12月現在)​。 <シェアシマの特徴> ■無料利用・原料検索ができる シェアシマは基本無料でご利用いただけます。また検索では食品原料から加工品、未利用食品など幅広く取り揃えており、成分や容量も分かります。 ■問い合わせができる チャット形式で気軽に問い合わせでき、企画書のダウンロードができます。 ■無料利用・セミナー参加ができる シェアシマは基本無料でご利用いただけます。また食品業界の有識者が登壇するオンラインセミナーに無料で参加いただけます。 <シェアシマの各サービス> □食品開発者のための専門メディア『シェアシマinfo』 トレンド・特集記事、製品・サービス紹介、行政情報など、役立つ情報をお届けします。 □食品開発者のためのデータベース『シェアシマ裏面DB』 小売製品のパッケージ~デザイン、裏面、マーケティングデータまでを一括検索できるデータベースです。 □食品製造したい方と工場を繋げる『シェアシマOEM』 レトルトから冷凍食品まで、生産実績から最適な受託製造・受託加工を請け負う全国の工場を検索できるサービスです。

解決できる課題

  • コミュニケーション強化
  • SDGS対策
  • コスト削減
  • IoT、DXの活用
  • ペーパーレス
  • データ一元管理

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Airlake Forecasting

「Airlake Forecasting」は、DATAFLUCTがこれまでのデータ分析事業で培った高度な予測モデル構築の知見を、誰でも簡単に利用できるようにしたサービスです。 「Airlake Forecasting」画面イメージ 1.専門知識不要・3ステップで簡単予測 モデル構築:予測したい項目(売上・来客数など)の条件を入力し、お手持ちの関連データをCSV形式でアップロードするだけ。AIが自動で最適な予測モデルを構築します。 モデル評価:構築されたモデルの予測精度や、予測に影響を与えた要因などを分かりやすいレポートで直感的に確認できます。 予測実行:利用するモデルを選択し、予測に必要なデータをCSV形式でアップロードするだけで、AIによる高精度な予測結果を迅速に得られます。 2.高精度なAI予測モデルを手軽に利用可能 データの欠損や異常値の除去、最適な学習期間設定といった、専門知識が必要なデータ前処理工程をAIが自動で実行します。 これにより、社内にデータサイエンティストがいない企業でも、質の高いAI予測をすぐに始めることができます。 また、導入後にさらに高度な予測モデルを構築したい場合や、予測結果を別の業務に連携する(発注最適化・シフト最適化など)などのニーズが発生した場合には、プランの切り替えで柔軟に対応可能です。 3.月額5万円からの低価格でスモールスタート 「Lite」プランでは月額5万円(税別)からという、導入しやすい価格設定を実現しました。 企業の成長やニーズの変化に応じて、より高度な予測モデルの構築や、予測結果を基幹システムと連携させる(例:自動発注、配送最適化など)といったカスタマイズが可能な上位プランへのアップグレードも柔軟に対応可能です。 4.幅広い予測ニーズに対応 「適正在庫の予測」「来客数の予測」「生産計画の作成」「売上予測」など、多様なビジネスシーンでの予測業務に活用できます。 <ユースケース> 適正在庫の予測:来月の売れ筋商品を予測し、適切な在庫量を確保。 品切れによる機会損失、過剰在庫によるコスト増を削減。 来客数の予測:時間帯や曜日ごとの来店数を予測。 人員配置の最適化、顧客満足度の向上に貢献。 生産計画の作成:原材料の需要を予測し、最適な生産量を計画。 リードタイムの短縮、在庫コストの削減に貢献。 売上予測:過去の売上実績や販促情報、外部データから将来の売上を予測。 原材料・シフト等のリソース最適化や事業計画の立案に活用

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • コスト削減
  • 自動化
  • IoT、DXの活用

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