【Profet AI】PRE-STATION Aiとの共同イベントの実施

製造業のDX化、自動機械学習プラットフォームAuto ML、台湾大手企業を中心とした成功事例の紹介

製造業向けAIアプリケーションのリーディングプロバイダーであるProfet AIは、2023年7月4日にPRE-STATION Aiと共同でウェビナーを開催しました。



STATION Aiは、名古屋市に2024年10月開業予定の国内最大のインキュベーション施設です。
スタートアップの創出・育成やオープンイノベーションを促進する役割を担い、開業前はPRE-STATION Aiとして運営し、現在すでに220社を超えるスタートアップを支援しています。
海外スタートアップの支援は現在12社となっており、Profet AIはそのうちの1社に選ばれています。

PRE-STATION Aiとの共同ウェビナーでは、当社が提供する自動機械学習プラットフォームの紹介にとどまらず、これまで数多くの企業の導入を支援してきた当社の知見も共有し、製造業の企業がDX化を社内で推進するためのポイントも紹介しました。
当社の自動機械学習プラットフォームを活用し製造現場でのDX化に成功した、液晶パネル製造大手AUO社子会社AUO Digitech、産業材料メーカーBenQ Materials社の事例についても紹介しました。
特にAUO Digitech社は既存システムに当社プラットフォームを統合することで、DX化使用電力の大幅な削減を達成し、ESG目標を達成しました。

[画像: https://prtimes.jp/i/84857/8/resize/d84857-8-fc2254c9a78107a9c0b4-0.jpg ]


● ウェビナー発表内容
1. DXに関する基礎情報の紹介
2. Profet AI 自動機械学習プラットフォームの紹介
3. 成功事例の紹介

● 従来の機械学習から自動機械学習への進化
従来の機械学習ではデータ収集を行ったあとの「データ前処理→モデリング→モデル検証」の段階において、繰り返し作業が発生します。
そのため最終的なモデル展開までには2～3ヶ月程度と長い時間を要し、また機械学習を習熟したデータサイエンティストが対応を行う必要がありました。
当社の提供する自動機械学習プラットフォームでは、従来繰り返し行っていた作業を全自動化させることで、期間を1～2週間へと大幅に短縮し、データサイエンティスト以外のスタッフでも実行可能なものとなっています。

● 成功事例
AUO Digitech社
AUO DigitechではESGの目標達成を行うため、導入していたスマートグリッドに当社のAuto MLを統合し、使用電力量のデータを効果的な収集を行いました。
使用電力の設定値を超過する場合には生産調整を行ったことで、計8％の電力使用量の削減を達成しました。
こうした仕組み、成果はZake Lin AUO Digitech副社長が説明を行いました。

BenQ Materials社
当社のAI導入により、20件以上のプロジェクトで成果を上げました。改善された製造プロセスとボトルネックの突破により、8桁台の費用を削減しました。Profet AIのAutoMLプラットフォームは、重要因子の分析や製造プロセスの改善、材料配分の調整を容易にしました。また、AIの導入により、良品率が向上し、管理効率が高まりました。この成功はBenQ Materialsにとって満足のいく結果であり、高コストパフォーマンスと柔軟性を備えたProfet AI製品の導入により、投資コストを大幅に削減しました。


＜Profet AIについて＞
Profet AIは製造業向けのAIソフトウェア会社です。世界的な権威を誇るIT業界を専門とする調査会社であるガートナー社の「中華圏の人工知能スタートアップに関する2022年Gartner(R) 市場ガイド」（2022 Gartner(R) Market Guide for Artificial Intelligence Startup））にDSMLプラットフォームを代表するAIスタートアップに選ばれました。ノーコードのエンドツーエンド機械学習モデルを構築できるAutoML プラットフォーム及びプラグアンドプレイAIアプリケーションライブラリを提供し、各分野の内容領域専門家もしくはIT専門家に、高品質の予測モデルを迅速に構築し、AI活用を効率的に実現し、生産工程とデジタル化の課題を解決することができる。Profet AIはすでにEMS、半導体OAST、PCB、IC設計、パネル製造と材料ソリューションなどの製造業の世界百大ブランド会社に広く採用されています。
詳細情報： https://www.profetai.com/?lang=ja

PR TIMESプレスリリース詳細へ