AI・機械学習

ユースケース

InverSolのユースケース

業種を問わず広がるInverSolの活用シーンは、たとえばMI(マテリアル・インフォマティクス)における素材の物性予測など専門性の高い分野でも実力を発揮しています。

新製品開発における配合組成最適化

R&Dの領域においては、競合優位性を持つ製品を他社に先駆けて市場に投入することによる大きな先行者利益の獲得がミッションであることも多く、一般に、これまでに無い特性を持つ素材の開発や、かつてない高品質な製品を開発することが要求されます。

昨今ではMIやプロセス・インフォマティクス(PI)などの分野で、新素材開発への機械学習や最適化の活用も進んでいます。例えば強力な剥離強度と耐久性を持つ接着剤の開発、高い充放電効率と容量維持率を持つ電池の開発といったテーマが考えられます。

InverSolを活用し、自動で最適な入力条件を探索することで、これまで作業者の経験と勘に基づき判断していた配合設計・製品設計を自動化し、上市までのリードタイムを大幅に短縮することが期待できます。

典型的な製品開発プロセス

典型的な製品開発プロセス

DataRobotを利用した場合

DataRobotを利用した場合

DataRobot+InverSolを利用した場合

DataRobot+InverSolを利用した場合

製造工程パラメータ最適化

実際の生産現場において生産品質の向上は重要な課題であり、数%の不良品率の低減が大きなビジネスインパクトをもたらすこともあります。InverSolを利用し事前に最適な製造条件を求めておくことで、品質改善を行うことが可能です。以下の例では、後処理工程のパラメータの最適化にInverSolを利用します。

製造工程パラメータ最適化

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