生産効率化・自動化
工場の生産工程には、不良品の検出、設備の予知保全、制御の自動化、複雑な生産計画の立案、資材ロスの削減など、様々な課題があります。これらに対し、機械学習、強化学習、数理最適化、シミュレーションを組み合わせ、課題ごとに最適な解決策を検討・実装します。現場の条件や制約を踏まえた仕組みづくりにより、省力化、生産性向上、品質安定化、コスト削減を支援し、工場全体の高度化につなげます。資料ダウンロードお問い合わせ
マテリアルズ・インフォマティクス
材料開発における実験や探索を、機械学習、数理最適化などの技術で効率化する取り組みを紹介しています。限られた実験データから性能予測モデルを構築し、配合や条件探索を高度化することで、新材料開発の迅速化、高効率化、研究開発プロセスの省力化と再現性向上を支援します。物理学的な事前知識を取り込み実用性の高い機械学習モデルを構築するPIML, PINN というアプローチにも取り組んでいます。資料ダウンロードお問い合わせ
都市計画・社会システム
交通計画、人流、感染症シミュレーション、施設配置など、社会への影響が大きく実地検証が難しいテーマに対し、シミュレーションや数理最適化で施策検討を支援します。仮説立案、効果検証、施策の具体化を通じて、都市計画や社会システム設計における合意形成と意思決定の高度化、リスク低減に貢献します。実験や検証が大規模になりがちな課題に対して、低コストでクイックな検証が可能です。資料ダウンロードお問い合わせ
数理最適化ソリューション
製造、物流、流通、インフラ、金融など幅広い領域の課題に対し、数理最適化を用いて効率化を図るソリューションです。要件定義から定式化、モデリング、求解アルゴリズムの選定・実装までを支援し、現場の暗黙知や複雑な制約条件を踏まえた実運用可能なモデルを構築します。個別最適にとどまらず、連動する業務全体の大規模な最適化も対応し、高度化する業務の意思決定を支援します。資料ダウンロードお問い合わせ
