Amazon Web Services ブログ
Tag: Manufacturing
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。
製造業における PLM on AWS のメリット
このブログは 2024 年 9 月 6 日に Chandan Murthy、Tilman Schroeder […]
AWS re:Invent 2024 – 自動車とものづくりの革新を推進する
毎年恒例の AWS re:Invent が目前に迫ってきました!今年の同イベントは特に自動車業界と製造業の皆様にとって最も興味深いイベントになるでしょう。2024 年 12 月 2 日から 6 日にかけてラスベガスで開催される re:Invent 2024 では、AWS を活用してイノベーションとトランスフォーメーションを加速している先進的な自動車および製造業の内部を垣間見られます。re:Invent 2024 で何を学び、何を体験できるかの一部を本ブログでご紹介します。
Amazon Monitron による多拠点工場群設備の不良予知保全ダッシュボードデモを AWS Summit 2024 Japan で展示しました(Part 3: 生成 AI を活用した Grafana ダッシュボードデザイン改善 )
生成 AI の普及が進む中で、活用方法に関する相談が増えています。 AWS のソリューションアーキテクトは、自分の能力を補完することを目的に、お客様に生成AIの活用を提案することがあります。本ブログでは、デザインの専門知識がないソリューションアーキテクトの私が、生成 AI を活用してデザインの能力を補い、ダッシュボードのデザインを改善した事例とその方法をご紹介します。
IMTS2024で、AWSがもたらす製造業のイノベーションを体験
デジタルカスタマーエンゲージメントを実現し、ユーザーを満足させ、新たな収益源を生み出すような、スマートでコネク […]
産業用デバイスから AWS サービスへのデータ収集
産業データは貴重なリソースであり、機械の性能、プロセス、製品に関する洞察を提供します。 このデータを収集して分析することで、企業は製品の品質を高め、効率を最適化し、サプライチェーンを管理し、予防保全を効果的にスケジュールできます。 Shop Floor Connectivity (SFC) は工場からのデータ収集を可能にするソリューションで、新規設備であってもレガシーなプロトコルを用いた既存設備であってもカスタマイズ可能な接続ソリューションを迅速に提供できます。
Amazon Monitron による多拠点工場群設備の不良予知保全ダッシュボードデモを AWS Summit 2024 Japan で展示しました(Part 2:サービス解説編 )
複数の拠点に工場やプラントを持つ企業では何千もあるモーターやポンプなど設備の保全タイミング管理は操業品質とコス […]
Amazon Monitron, AWS IoT TwinMaker, Amazon Bedrock を使用した予知保全によって産業オペレーションを最適化する
AWS IoT TwinMaker と Matterport を使って、Amazon Monitron からのデータを 3D 空間内で視覚化するソリューションを紹介しました。予知保全のためのガイダンスと 3D 空間でのデータ可視化を組み合わせることで、設備保全オペレーションの改善、チーム内のコミュニケーション促進、課題特定と解決プロセスの最適化を実現します。
BMW Group における機械学習の産業化を加速させる機械学習オペレーション(MLOps)ソリューション
このブログは、Accelerating industrialization of Machine Learni […]
生成 AI を活用して工場の稼働率低下の原因分析を行う
みなさん、こんにちは!製造業のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの山田と新澤です。 […]