Amazon Web Services ブログ
Category: Manufacturing
AWS Supply Chain の Test Drive がビジネス価値の検証を容易にし導入を簡素化
サプライチェーン管理の領域では、経済の変動や多様化する顧客ニーズにより、常に変化にさらされています。このような […]
AWS でグラフと生成 AI を活用した製造デジタルスレッドを構築
この記事は Raja GT, Shing Poon, Vedanth Srinivasan により作成された「 […]
【開催報告】AWS re:Invent 2024 製造業お客様向け 現地参加企業 Meet-up
昨年12月の AWS re:Invent に現地参加いただいた製造業のお客様を対象に、2025年2月7日(金) […]
【開催報告】AWS re:Invent Recap – インダストリー編 製造業向け
こんにちは!アマゾンウェブサービスジャパン合同会社で、製造業のお客様を支援しているソリューションアーキテクトの […]
【寄稿】ニコンの金属 3D プリンター向けリモートモニタリングプラットフォーム開発の取り組み
この投稿は株式会社ニコンの森谷 俊洋 氏、村上 隆哉 氏より金属 3D プリンター向けリモートモニタリングプラ […]
【寄稿】ニコンのリモートモニタリングプラットフォームにおける Amazon Timestream の活用
この投稿は株式会社ニコンの森谷 俊洋 氏、村上 隆哉 氏より金属 3D プリンター向けリモートモニタリングプラ […]
【開催報告】製造業の設計開発領域向けセミナー
2024 年 11 月 21 日に製造業の設計開発領域向けセミナーを開催いたしましたのでご報告致します。 近年 […]
Amazon SageMaker Canvas で製造データの異常を検出
Amazon SageMaker Canvas は、領域の専門家にノーコードインターフェースを提供することで、製造業のジレンマを解決します。データサイエンスの経験が十分になくても、予測、分類、回帰モデルなどの強力な分析や、ML モデルを作成できます。また、作成後、モデルを ML および MLOps 専門家に展開して共有することもできます。この記事では、SageMaker Canvas を使用して、必要な特徴量をデータから選択し、整理する方法を説明します。また、SageMaker Canvas のノーコード機能を使用したモデルチューニングの機能を使って、異常検出のための予測モデルをトレーニングする方法を紹介します。
ケミカルマテリアル Japan 2024 で、AWSがブース出展しました
11 月 21 日と 22 日の 2 日間にわたり、東京ビッグサイトでケミカルマテリアル Japan 2024 […]
re:Invent 2024 製造業向けの振り返り
本記事は AWS ブログ re:Invent 2024 recap for the manufacturing […]