産業界は、新たなAI時代へ。

 

AASCは

世界最大の産業AI企業であるUptake

そして最大手ソフトウェア開発企業Microsoftと

パートナーシップを結び

世界中の産業界における経営課題を

解決して行きます。

 

アプリケーション、バックアップも含め
すべて日本語対応です。
24時間365日、AASCがサポートします。

 

風車画像AASC Microsoft Uptake

 

物流、発電、Oil & Gas、製造工場、
重機、航空運転、炭鉱、上下水道など
産業そのすべてに。

 

工事現場
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こんなお悩みありませんか?

自動車工場
知識豊富なエンジニアがいない
工場
メンテナンス、保守に多くの時間を費やしている
工事現場
燃料や力の無駄が多い

これまで何百人も必要だったエンジニア
これからは、1人や2人です。


経費削減

メンテナンス、保守に費やす無駄な時間が減ります。

電気

問題・課題の見える化

現場に行かなくても24時間AIが代わってこれまで見えなかった事を見える化し、問題・課題を予測・予知します。

トラックと船と作業員とクラウド

業務の効率化

業務の効率化を図り、企業活動・経営体質の改善・強化に繋げることができます。

トラックとデータ
アプリケーション、バックアップも含め
すべて日本語対応です。
24時間365日、AASCがサポートします。

 

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動画リンク 最先端AI事業について


microsoft uptake

 

導入例1. 世界最大級の石油プラント Chevron

石油プラント
問題
膨大な情報をどう統一化して有効活用するか。
解決
デジタルシフトの徹底、クラウド化。
データやメタデータの接続性、世界40か国のデータを同期。データの可視化、整理、分析。

 

導入例2. 北米の電力会社 Capital Power (TSX:CPX)

風車
問題
異なる製造元の風力発電機 23,000台の管理。
10分毎に3,000のデータポイント。(年間500億データ以上)
解決
クラウドベースのデータ管理、分析。

 

導入例3. 紡績工場 Davey Textile

糸
問題
旧式データ収集や人為的ミスによる製造問題。
解決
Connector、Fusion、Lenses、Tracker™ Trackers™:装置の動作不良とその理由の追跡。

 

導入例4. 物流(鉄道)Progress Rail

鉄道
問題
故障後の対応の為、費用や予定に大きく影響。
解決
データの規格化、内容の統一化による管理 Compass™:収集したデータを基にメンテナンスの先行手配。 小さなメンテナンスで大きな故障を未然に防ぐ。

 

導入例5. 原子力発電所 アリゾナ州 パロベルデ発電所

原子力発電所
問題
予算・予定以上のメンテナンス費用が必要な状況の改善。
解決
600以上のデータの傾向を分析。 安全性と信頼性を維持し効果的代替え案を提案。 労働時間 1,660時間 短縮。 材料費 $187,000(約2000万円)節約。 発電ロス $313,000(約3,500万円)節約。

 

導入例6. 物流(トラック)Pepsi Co & Frito Lay 配達車両

長距離トラック
問題
環境問題の観点から、ディーゼルから圧縮天然ガスへ 新たな技術への対応と、予期せぬ費用の増加。
解決
UptakeのDigital Industry Libraryよりモデルを適応 既存データをモデルで分析し、9割以上の格率でエンジントラブルを予測し修理を予定しダウンタイム軽減 初期4か月中に、モデルを適応し80台の約1億円の節約。

 

導入例7. 物流(トラック)United Road

トラックの修理
問題
深刻な物流量増加に反してドライバーと修理工不足 諸流する1,000台のトラックのメンテ戦略 修理平均金額$1,200/日、追加ドライバー費用$8,000/日。
解決
現行の車両データと過去の作業内容で故障の予想 全米で稼働する全車から29台の故障が予測され実際に故障した過去データとの比較で早期故障対策により1台 $3,387/年の節約。

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