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Airlake Forecasting

参考価格
50,000円

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得意な分野・カテゴリー

冷凍食品

惣菜・調理食品

物流ライン

製品説明・スペック紹介

「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

取り扱い企業

企業名
株式会社DATAFLUCT同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒150-6207 東京都渋谷区桜丘町1-4渋谷サクラステージSHIBUYAサイドSHIBUYAタワー7階
電話
03-6822-5590
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

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IO-Link 拡張I/O UR-DSシリーズ

IO-LinkマスタのIO-Linkポート1CHをデジタル・アナログI/Oに変換するユニット |IO-Linkマスタに接続で最大256点 (16CH x16点) までデジタルI/Oを拡張可能 |デジタル入力はシンク/ ソース 全端子一括切り替え式 |デジタル出力はシンク/ ソース各端子個別切り替え式(当社独自) IO-Link 拡張ユニット アナログ I/O             UR-DS4AD(入力4CH) UR-DS4DA(出力4CH) CE認証取得 ■IO-Linkポート1CHを16点のデジタルI/Oに変換するユニット |IO-LinkマスタURシリーズに接続することで最大256点(16CH x16点) までデジタルI/Oを拡張 |デジタル入力は シンク(NPN) / ソース(PNP) 全端子一括切り替え式 |デジタル出力は シンク(NPN) / ソース(PNP) 各端子個別切り替え式 (当社独自) IO-Link 拡張ユニット デジタル I/O (入力16点) UR-DS16D IO-Link 拡張ユニット デジタル I/O (出力16点) UR-DS16T IO-Link 拡張ユニット デジタル I/O (入力8点, 出力8点) UR-DS8D8T ■IO-Linkポート1CHを4CHのアナログI/Oに変換するユニット |アナログ入力は 電圧 (0~10V, -10~10V, 0~5V, 1~5V), 電流 (0~20mA, 4~20mA) 各CH個別切り替え式 |アナログ出力は 電圧 (0~10V, -10~10V, 0~5V, ), 電流 (0~20mA) 各CH個別切り替え式 IO-Link 拡張ユニット アナログ I/O (入力4CH) UR-DS4AD IO-Link 拡張ユニット アナログ I/O (出力4CH) UR-DS4DA ■IO-Linkマスタ URシリーズとIO-Link拡張ユニット UR-DSシリーズの接続 IO-Link拡張ユニットの上位はIO-LinkマスタURシリーズで、IO-Link通信にて1:1で接続します。IO-Linkポート1CHをアナログ・デジタルI/Oに変換し、拡張できるため、現場のI/O機器をまとめ省配線・大幅なコストダウンを実現します。 ■最小限のコストで最大限のチャンネル数を実現 I/O機器はインターフェースによって、AD変換器など各種ユニットが必要 でしたが、当社のIO-Linkマスタ、IO-Link拡張I/Oユニットなら現場のI/O機器をまとめて大幅なコストダウンをできます。

解決できる課題

  • 品質向上
  • コスト削減
  • 自動化
  • IoT、DXの活用
  • 省スペース
  • 制御機器更新

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IO-Linkマスタ URシリーズ

多彩なフィールドネットワークに対応した高機能IO-Linkマスタ |業界初※シンク(NPN) / ソース(PNP)機器の混在接続を1台で実現 |業界最多※16チャンネル搭載 |業界最速※最小サイクルタイム0.3msを実現 |<NEW> e-CONタイプ UR-ME/EE16DTを追加 ※IO-Linkマスタにおいて。2023年12月当社調べ CE認証取得 これからの、世界基準。 業界初FPGAによるIO-Link通信処理と独自の設計で実現した、業界初の機能と性能。現場に求められる真のニーズをカタチにしたインタフェースとコンパクトボディ。新たなスタンダードとなるIO-Linkマスタが、ここにあります。 [業界初※]NPN/PNP機器の混在接続を1台で実現 IO-Linkはもちろんのこと、NPN/PNP入出力機器もこの1台にまとめて接続可能です。 さらに接続機器の個別設定(IO-Link/NPN入出力/PNP入出力)はチャンネルごとに行えます。 [業界最多※]16チャンネル搭載 標準的なIO-Linkマスタに比べ2倍以上のI/Oデバイスと接続が可能。コスト・スペースの削減に貢献します。 [業界最速※]最小サイクルタイム0.3msを実現 IO-Link最小サイクルタイムは、業界最速※の0.3msと高速応答を実現。IO-Link通信の応答時間の課題を解決しました。 [クラス最小※]手のひらサイズを実現 標準的なIO-Linkマスタ(8チャンネル)の約1/2サイズ(W110×D31.4×H63mm)を実現。 さらに、チャンネル数は倍となるため、装置内の省スペース化に貢献します。 ※表示・操作部を搭載したIO-Linkマスタにおいて。 2021年11月当社調べ [業界最多※]10言語表示に対応 本機メニューから簡単に10言語の切り替えが可能。 海外への設備移動が発生した場合でも 安心して使用ができるグローバル設計です。 時短機能IODD自動ダウンロード機能 当社のIO-Linkマスタ、デバイスを使用すれば、IO-Linkマスタ内にデバイスのIODDファイルを内蔵しているため、IODDファイルの設定作業が不要です。 [業界最多※]7つのフィールドネットワークに対応 本機はマルチプロトコル設計のため、本機メニューからフィールド ネットワークの切り換えが簡単に行えます。 [便利機能]バックアップ/リストア機能 センサ交換時、同じ端子位置に同じ型式のセンサを接続すれば、交換前の設定が自動的に書き込まれます。 センサの再設定が不要なため、ダウンタイム短縮に貢献します。 [業界初※]求めたのは、本当の使いやすさ 当社のIO-Linkマスタは有機ELディスプレイと操作ボタン搭載により、PCやHMIを使用せずにIO-Linkデバイスのパラメータ、メンテナンス情報、エラーなどの設定確認・変更が可能です。 ■正確なデータ収集 IO-Link はセンサの計測値をデジタル信号として扱うため、ノイズによる値の変化が生じることがなく、計測した値を正確に収集することができます。 ■かんたん設定 上位ネットワークからIO-Link 対応圧力センサ、流量センサのパラメータ設定ができるため、設定ミスや漏れを低減することできます。また、一度設定したパラメータをUR シリーズ本体にバックアップしておくこともでき、圧力センサ、流量センサを同機種のものに交換する際、設定情報をリストアすることで、誤って従来と異なる設定をしてしまうこともありません。 ■誤配線/断線検知 設定済みの接続情報と異なる箇所は誤配線として検知されます。また、断線により機器への電源が遮断されても判定信号が途切れることなく、断線を検知できます。 ■多点・分散IO 制御 IO-Link以外にも、シンク(NPN)・ソース(PNP)入出力機器もこの1台にまとめて接続可能なため、残ったチャネルも有効活用できます。

解決できる課題

  • 品質向上
  • コスト削減
  • 自動化
  • IoT、DXの活用
  • 省スペース
  • 制御機器更新

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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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  • IoT・生産管理・効率化システム
  • AI活用・クラウドサービス

MateriaLink

感性とAIの融合でHAPPINESSを実感できる社会に 2018年5月25日、京王電鉄株式会社と国立大学法人電気通信大学坂本真樹教授との共同出資に より設立された「感性AI株式会社」は電気通信大学発ベンチャーに認定された、坂本研究室の 知財を商用利用できる企業です。感性AIは、人の感性を理解し、表現をサポートしてくれるAI を創ることで、感性活用のプラットフォーマーになることを目指します。 人は五感で感じたことを伝え合うときに、直感的であいまいな表現を使用しています。 このようなテキスト・オノマトペ、画像やモノの印象を精緻に取得することができれば、 消費者のニーズに的確に応える商品やサービスを開発し提供することが可能になります。 国立大学法人電気通信大学坂本真樹研究室の⾧年の研究に裏付けされた、 高い精度と信頼性のあるAIを用いて感性を定量化し可視化することで、 人々の共通理解の促進や感性的な表現の比較が可能になります。 ソリューション 国立大学法人電気通信大学で⾧年培った、言葉と五感・感性 との関係性に着目した応用範囲の広い特許・知財、心理デー タ、ノウハウを駆使して、企業や団体のさまざまな課題解決 を支援するソリューションを提供します。 1.素材の質感の感性価値定量化 # 素材メーカー # 質感の見える化 素材の触覚的質感を、オノマトペで回答してもらう感性実験を実施。 # ポジショニングマップ オノマトペ感性定量化技術をもとに感性を定量化し、ポジショニングマップで可視化します 2.素材DB化 管理・分析 # 素材メーカー # 感性データ活用 # 感性の比較、素材選択 自社の素材ごとの画像データ、定量化された感性情報(触覚・視覚)、粗さなどの物性情報等、あらゆ る情報をデジタル上でデータベース化することで、データ活用や分析がしやすくなります。 3.デザインサポート #プロダクト #イメージの共有 #ムードボード作成 入力された曖昧なコンセプトやデザインなどのワード・テキスト・画像をAIが分析し、さまざ まな表現に落とし込むことで、発想を広げイメージ共有をスムーズにします。求める感性価値 を表現する素材の選択につながります。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • コミュニケーション強化
  • 品質向上
  • IoT、DXの活用
  • データ一元管理

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  • IoT・生産管理・効率化システム
  • AI活用・クラウドサービス

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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