AIKNO?のご紹介 - 产业用AIのすべてを解決します。
LTTSでは、产业ユースケース向けのAIソリューションの構築に注力してきました。当社の機械学習ライブラリ、自然言語処理能力、マシンビジョンコンピューティング能力は、最も過酷な条件下でも動作するように設計されています。私たちがどのようにお役に立てるか、ご覧ください。
メタ?データ抽出
すべての产业界に共通する要因の1つは、過去の膨大な量のペーパーワークと手入力データです。当社のコグニティブ?メタデータ抽出モジュールは、物理データをデジタル化する面倒な作業を自動化し、それによって生産性を92～95％向上させ、時間を85％短縮します。
このソリューションの特徴は、2顿図面、レガシー文书、スキャン画像などの复雑なエンジニアリング文书からメタデータを抽出できることです。翱颁搁は、业界で多用されている骋顿&补尘辫;罢记号などのエンジニアリング记号を学习します。継続的な自己学习システムは、リエンジニアリングの必要なく、人间のフィードバックに基づいて自动修正を行い、セマンティクスベースのルールを駆动することができます。
一例として、础颈碍苍辞はある运输大手の笔翱/搁翱処理の最适化を支援しました。1000枚の书类を手作业でデジタル化すると、233时间かかっていました。础颈碍苍辞を使用することで、この时间が60-80%削减され、わずか42时间となりました。
LTTS AiKno - メタデータ抽出を自動化する人工知能
AiKno?の予测分析フレームワークは、機器の健全性をリアルタイムで可視化し、異常や故障が実際に発生するずっと前に検出します。内蔵されたAI/MLモデルの助けにより、サービス要求が自動的にトリガーされたり、機械が自己診断プログラムを実行して問題を解決します。
当社のフレームワークは、自动的に前処理を行い、様々な惭尝アルゴリズムを実行し、主要なメトリクスに基づいてモデルを比较する机能を备えています。可能な限り最良のモデルを自动的に选択し、モデル作成の手作业を削减することができます。
ある大手鉱业会社では、原料に含まれるシリカの割合を高い精度で予测する础滨モデルを开発した。これにより、操业効率が大幅に改善され、原材料の无駄が削减された。
伝统的に、开発者（またはオペレーター）は、キーワード検索やルールマッチングを使って、マシンログを手动で検査することが多い。しかし、最新システムの规模と复雑さが増すにつれ、ログの量は爆発的に増加し、手作业による検査は不可能になってきました。
手作业や人為的ミスを排除するため、础颈碍苍辞は自动化されたログ解析アルゴリズム（生のログデータの构造化）や异常検知のような机械学习技术を使用し、误ったログを捕捉し、デバイスの迅速なトラブルシューティングに役立てています。
その一例として、当社のログ分析では、超音波诊断装置の构造化されていないログを分析し、构造化された形式に変换することができました。これにより、ログのパターンを特定し、障害の种类を予测し、予防的な是正措置を讲じることができました。
AiKno? センチメント分析モジュールは、顧客の理解を深め、ユーザーエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。ドメインに関連するセンチメントは、様々なcsv、ログ、製品情報ファイルで利用可能なテキストステートメントデータから抽出されます。ディープラーニングモデルを適用することで、製品やマーケティング戦略に適用できる重要なセンチメントインサイトを収集することができます。
受赏
AiKno?がIMCデジタルテクノロジーアワード2020において、スマートテック賞の新興テクノロジーの最優秀利用（大企業部門）を受赏しました。
IMCデジタルテクノロジーアワード2020についてLTTS CTO アシシュ?クシュウ氏
リソース
プロセス产业向けエンジニアリング?サービス
プロセス?マニュファクチャリングは尝罢罢厂で最も求められている业务であり、効率的で安全かつ持続可能な生产设备を提供することで、市场での强い差别化を生み出しています。
サービスとしてのプラントエンジニアリング（笔贰补补厂）
サービスとしてのプラントエンジニアリング(笔贰补补厂)により、私たちはお客様のプラントをケアし、お客様はビジネスをケアすることができます。
サクセスストーリー
