• 고급 정보 관리 총괄 책임자
• Mizumoto Nobuko

• ihi Co., Ltd.

일상 생활에 더 익숙해지고 더 친숙해지는 IoT 토토 사이트을 사용하여 데이터를 쉽게 수집 할 수 있습니다. 수집 된 데이터를 빠르고 저렴하고 빠르게 활용하기 위해 IoT와 IoT를 AI/데이터 분석과 결합하여 IHI 만 할 수있는 고객 가치를 제공하는 IoT 플랫폼을 개발했습니다.

• ihi Motivation Co., Ltd.

포괄적 인 지원 시스템 "LC-A"는 2011 년에 시장에 출시되었습니다. 9 년이 지난 후, 회사는 고급 머신 학습 소프트웨어의 통합과 수많은 기계 제조업체 간의 협업으로 리베르기를 통해 고객 편의를 크게 향상 시켰습니다.

• IHI Transportation Machinery Co., Ltd.

연속 언 로더는 거대한 기계 임에도 불구하고 인간의 손에 의존하고 있습니다. IHI Transportation Machinery Co., Ltd.는 최신 감지 토토 사이트을 기반으로 자동화 토토 사이트을 개발하고 안전, 작업 효율성 및 적재 및 처리 효율성을 높이고 시간의 요구를 충족시킵니다.

• IHI Transportation Machinery Co., Ltd.

주차장이 주차 자동차를위한 공간에 불과한 시대, 사회 인프라로서, 우리는 우리가 우리의 것과 변신하는 단계에 직면하고 있습니다. 우리는 비즈니스를 재정의하고 환경의 변화에 ​​대응하려는 노력을 도입 할 것입니다.

• ihi Co., Ltd.

IHI는 위성 데이터 및 AI 토토 사이트을 사용하여 자체적으로 정확한 중간 내지 장기 일기 예보 토토 사이트을 개발하고 있습니다. 기상 조건에 따라 비즈니스 활동을 수행함으로써 고객은 비즈니스 기회를 확대하고 비즈니스 위험을 피할 수 있습니다.

• Shimizu Kou, Nakayasu Yuki, Suzuki Yu, Kono Yukihiro

결함 응답 기록, 유지 보수 기록, 설계 문서 및 회의록과 같은 텍스트 데이터에는 결함 응답 및 설계 개선 작업으로 이어지는 다양한 노하우가 포함됩니다. 따라서 텍스트 데이터에서 이러한 노하우를 추출하는 텍스트 분석 토토 사이트은 비즈니스 효율성 및 지식 전달을 향상시키는 데 매우 중요합니다. 이 기사는 IHI 그룹의 텍스트 분석 토토 사이트을 사용하여 비즈니스 효율성을 향상시키기위한 노력과 정확성을 향상시키고 작업을 개발하려는 노력의 예를 소개합니다.

• Nagashima Hitomi, Hasegawa Yudai, Mogi Yusuke, Kono Yukihiro

IHI Co., Ltd.는 기계 학습 방법 중 하나 인 MT 방법을 사용하여 장비의 이상 진단을 진행하고 있습니다. 이 방법에는 장비가 정상 상태 일 때 훈련 작업 데이터가 포함되며 진단시 데이터가 멀리 떨어져있을 때 비정상적이라고 판단합니다. 그러나 장비의 작동 모드 및 외부 온도와 같은 장비의 작동 환경이 표준 정규 상태도 변경되어 허위 또는 무시를 초래합니다. 이 문제를 해결하기 위해 끊임없이 변화하는 운전 상황에 적합한 정상 상태에서 데이터를 선택하여 고정밀 진단을 허용하는 방법을 개발했습니다. 이 백서는 개발 된 방법과 검증 결과에 대한 개요를 제시합니다.

• Miyauchi Kenta, Masuda Hiroshi, Hirose Takayuki

셰일 가스를 대표하는 비 전통적인 가스는 기존의 천연 가스보다 다양한 성분 구조를 가지고 있습니다. 따라서, 사전 혼합 된 연소 가스 엔진의 연료로 사용될 때, 조성에 따라, 노크와 같은 비정상적인 연소가 발생할 수있다. 따라서 우리는 셰일 가스의 노크를 예측할 수있는 토토 사이트을 개발했습니다. 원소 테스트 및 수치 분석 모두에서 셰일 가스의 자체 정성 특성을 조사하고, 획득 된 데이터를 AI와 결합하여 자체 점성 지연 시간에 대한 예측 모델을 구성함으로써, 높은 정확도로 노크를 예측할 수있게되었다.

• Oshima Hosou, Suzuki Kazumasa, Maeda Munehiko, Imai Sae, Kimura Kenshi

벌집 샌드위치 패널에 결함이되는 접착제 표면 껍질은 비파괴 검사에 의해 구조 내부를 시각화하여 감지 할 수 있습니다. 그러나 모호한 시각화 된 이미지의 경우 이미지 처리와 같은 규칙 기반 방법을 사용한 자동 감지가 어려웠습니다. 따라서, 딥 러닝 시스템 인 VAI (Variational Auto-Encoder)는 교육 데이터에서 정상적인 제품의 이미지 만 준비 할 수있는 경우에도 비정법 탐지 모델을 생성하여 검사를 자동화 할 가능성을 만들어 냈습니다. 또한, 고유 한 손실 함수로 정의 된 학습을 통해보다 정확한 탐지 모델이 구성되었습니다.

• Anon Yuki, Yonekura Kazuo, Miyazawa Yuto

금속 미세 구조의 입자 경계의 길이에 대한 입자 경계에서 침전 된 탄화물의 비율은 강도 및 수명과 같은 중요한 기계적 특성과 관련이있는 것으로 생각됩니다. 전통적 으로이 비율은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들었습니다. 전문가 자신이 사진에서 수동으로 측정했기 때문입니다. 금속 구조의 모양은 열처리 시간에 따라 다르므로, 최근 개발 된 컨볼 루션 신경 네트워크 (CNN)를 사용 하여이 문제를 해결하기 위해 균일 한 임계 값 등을 사용하여 곡물 경계를 자동으로 감지하기가 어렵습니다. CNN (Encoder-Decoder 구조)을 사용하여 추상적 인 특징 영역을 감지 할 것으로 예상되는데, 이는 전형적인 이미지 처리 알기 공정으로 구별하기 어려웠습니다. 이 논문에서, 우리는 인코더-디코더 구조의 CNN 중 하나 인 U-Net을 기반으로 한 구조를 사용하여 입자 경계를 감지했으며, 예측 정확도가 대략 72%로 예측 될 수 있으며, 이는 고급 방법 Deeplab v3+보다 약 2 점 더 높았다는 것을 확인했다.

• Kawabe Hirotaka, Shibata Hiroaki, Hashimoto Fumio, Kojima Fumio, Fukushima Jin

전 세계 전원 공급 장치 구조에서 중요한 역할을하는 화력 발전소를 운영하는 고객을 지원하기 위해 IHI는 디지털 토토 사이트을 사용하여 운전 및 유지 보수 지원에 기여하는 고객과 시스템을 개발하고 있습니다. IHI 전문가의 원격 운전 모니터링 및 지침 외에도 Driving Assistance Services는 계획되지 않은 정전을 방지하고 줄이기 위해 자동 모니터링 시스템을 도입 할 것입니다. 유지 보수 지원 서비스는 화력 발전소를 정기적으로 검사하는 동안 업데이트 범위를 최적화하고 보일러 데이터 및 작동 조건 분석을 사용하여 각 부품의 상태를 정확하게 평가하고 보일러 압력 저항 섹션의 수명을 각 파이프 및 부품에 대해 가장 작은 세부 사항으로 평가하는 디지털 모델을 구성하는 것을 목표로합니다. 또한 3D 도면에서 업데이트 기록을 표현함으로써 파악하기가 더 쉽고 오해를 제거하고 정확한 판단을 안내하는 데 도움이됩니다.

• Wakabayashi Yoshiyuki, Akamatsu Teruo

최근 몇 년 동안 BIM/CIM은 건설 현장의 생산성을 향상시키고 품질 관리를 개선하기 위해 홍보되었습니다. BIM/CIM은 속성 정보를 포함하는 3D 모델의 디지털 표현이며, 시설 계획 및 프로세스 진행 상황이 추가 된 시설 계획과 같은 사전 시뮬레이션입니다. BIM/CIM 모델을 정보 및 통신 토토 사이트과 결합함으로써, 현장 작업의 품질 지원 및 원격 관리에 대한 시험도보고되었습니다. 이번에는 혼합 현실, 전체 스테이션 측량 및 이미지 분석 토토 사이트을 활용하여 효과가 확인되었습니다. 이 기사는 내용에 대해보고합니다.