AIKNO®のご紹介 - 産業用AIのすべてを解決します。

LTTSでは、産業ユースケース向けのAIソリューションの構築に注力してきました。当社の機械学習ライブラリ、自然言語処理能力、マシンビジョンコンピューティング能力は、最も過酷な条件下でも動作するように設計されています。私たちがどのようにお役に立てるか、ご覧ください。

メタ・データ抽出

O&Gメジャーの500万ドキュメントのデジタル化を支援した方法

すべての産業界に共通する要因の1つは、過去の膨大な量のペーパーワークと手入力データです。当社のコグニティブ・メタデータ抽出モジュールは、物理データをデジタル化する面倒な作業を自動化し、それによって生産性を92～95％向上させ、時間を85％短縮します。

このソリューションの特徴は、2D図面、レガシー文書、スキャン画像などの複雑なエンジニアリング文書からメタデータを抽出できることです。OCRは、業界で多用されているGD&T記号などのエンジニアリング記号を学習します。継続的な自己学習システムは、リエンジニアリングの必要なく、人間のフィードバックに基づいて自動修正を行い、セマンティクスベースのルールを駆動することができます。

一例として、AiKnoはある運輸大手のPO/RO処理の最適化を支援しました。1000枚の書類を手作業でデジタル化すると、233時間かかっていました。AiKnoを使用することで、この時間が60-80%削減され、わずか42時間となりました。

LTTS AiKno - メタデータ抽出を自動化する人工知能

AiKno®の予測分析フレームワークは、機器の健全性をリアルタイムで可視化し、異常や故障が実際に発生するずっと前に検出します。内蔵されたAI/MLモデルの助けにより、サービス要求が自動的にトリガーされたり、機械が自己診断プログラムを実行して問題を解決します。

当社のフレームワークは、自動的に前処理を行い、様々なMLアルゴリズムを実行し、主要なメトリクスに基づいてモデルを比較する機能を備えています。可能な限り最良のモデルを自動的に選択し、モデル作成の手作業を削減することができます。

ある大手鉱業会社では、原料に含まれるシリカの割合を高い精度で予測するAIモデルを開発した。これにより、操業効率が大幅に改善され、原材料の無駄が削減された。

伝統的に、開発者（またはオペレーター）は、キーワード検索やルールマッチングを使って、マシンログを手動で検査することが多い。しかし、最新システムの規模と複雑さが増すにつれ、ログの量は爆発的に増加し、手作業による検査は不可能になってきました。

手作業や人為的ミスを排除するため、AiKnoは自動化されたログ解析アルゴリズム（生のログデータの構造化）や異常検知のような機械学習技術を使用し、誤ったログを捕捉し、デバイスの迅速なトラブルシューティングに役立てています。

その一例として、当社のログ分析では、超音波診断装置の構造化されていないログを分析し、構造化された形式に変換することができました。これにより、ログのパターンを特定し、障害の種類を予測し、予防的な是正措置を講じることができました。

AiKno® センチメント分析モジュールは、顧客の理解を深め、ユーザーエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。ドメインに関連するセンチメントは、様々なcsv、ログ、製品情報ファイルで利用可能なテキストステートメントデータから抽出されます。ディープラーニングモデルを適用することで、製品やマーケティング戦略に適用できる重要なセンチメントインサイトを収集することができます。