ADAPTEXは2005年の創業当時から、人工知能社会の到来を予測して、様々な機械学習やビッグデータ処理技術の開発に取り組んできました。大規模なプラントにおける製品品質劣化要因の特定分析を数百タグデータから行うなど、多くの実績を上げてきました。ビッグデータ分析はデータアナリストのスキルに依存するところが大きい中、ADAPTEXは一貫してビッグデータ解析ツールの開発を自社で行い、なおかつプラントオペレーションの現場を知っているからこそ、他社にはできない解析結果を導くことができます。ディープラーニングの研究開発・実用化もいち早くから行っており、既にセメント製造プロセスにおける未来挙動予測をリアルタイムで行う技術を開発するなど、多くのベネフィットを創出しています。
プラント・工場セクター
大規模なプロセスにおいては、品質管理の面で何が製品品質のバラツキに影響を与えているのか、あるいは特定の現象が生じる因果関係等は分からないケースがあります。ADAPTEXの提供するビッグデータ解析技術では、このような事象を過去の蓄積されたデータをもとにその因果関係を特定することができます。これまで石油やセメントなどの分野で成果を上げており、ここで特定された因果関係に基づいて、制御課題であれば制御ソリューションと一体化した対応によって問題解決を図ります。
また、プラントや工場においては、日々の保全業務に加えて、予知保全の考え方が定着しつつあります。蓄積されたオペレーションデータから、異常や劣化を予知し重大な事故に繋がる前に保全対応を行うことができます。データクラスタリングや予測等のデータマイニング技術を応用することで、プラントや工場の変調を早期に検出します。昨今では、事故防止は企業の社会的責任のみならず、自社のサステナビリティを保つ上でも最も重要な業務として位置づけられています。 お客様の保有される貴重なデータを最大限に活用し、安全操業のための「見える化」を提供しています。
需給セクター
需要と供給を適正化するためにも、在庫の適正な管理が重要になります。需要のトレンドを予測し、その予測に応じた発注や物流を実現することで、無駄のないコスト最小な需給を実現することができます。また、物流以外にも、電力等の需要を予測し、ピークカット管理のための負荷制御や供給制御と連携することで、大きな省エネを実現することができます。当社は、これまで、制御等で培った予測技術をこれらの需給予測にも応用し、お客様の操業ロスとコストの削減に大きく貢献しています。
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