産業に特化したAIプラットフォームに圧倒的な強み

300名以上の各分野のエンジニアが経営課題を解決
AIの24時間フォローはお客様のコストを大幅に削減します

長距離トラック
アメリカのスタートアップ企業であるUptake
そしてMicrosoftとパートナーシップを結び、AASCは進みます。

今日の日本が抱える重要な問題であるプロのエンジニア不足
その助けとなり、日本の産業界における新たなAI時代が幕開けです。
Microsoft UPTAKE AASC

 

導入例

 

石油プラント

世界最大級の石油プラント
Chevron

課題
膨大な情報をどう統一化して有効活用するか

解決
データのトランスフォーメーション
Connector: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
Elevate™:必要なデータを抜き出しクラウドへ
Lenses™:使用者に合わせたデータの可視化、整理、分析を提供

風力発電

北米の電力会社 Capital Power (TSX:CPX)

課題
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
Connector、Elevate™、Lenses™、Fusion™
Fusion:クラウドベースのデータ管理、分析

紡績工場

紡績工場 Davey Textile

課題
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

鉄道

物流(鉄道)Progress Rail

課題
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の先行手配
小さなメンテで大きな故障を未然に防ぐ

553K

原子力発電所 アリゾナ州
パロベルデ発電所

課題
予算・予定以上のメンテ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

トラック

物流(トラック)
Pepsi Co & Frito Lay
配達車両

課題
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割以上の確立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

United Road

物流(トラック)United Road

課題
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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