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    記事へのコメント32

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    takuwz
    takuwz “次の例として、音による製造機械の故障検知を行う太平洋工業の例をあげた。膨大な正常な音データを学習し、異音が混じっていた場合、異常を見なして通知する異常予兆の検知だ。”

    2020/04/08 リンク

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    noriroh
    noriroh “「AIで解くべき課題をまず明確にすること」「必要なデータを特定してIoTで収集・蓄積・解析」を行うこと、そして「その課題の解決に適したAIを用いること」が重要”

    2020/02/18 リンク

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    timetrain
    timetrain エラー事例が少ないと、エラー自体の教育が難しくなるのか。なるほど

    2019/06/10 リンク

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    Snail
    Snail 製造業で即実行できそうなDLとして、切削量と切削スピードの最適化を機械側でリアルタイムで行うようなことは、案外簡単にできる分野だと思うけど、それ系の話は一切出てきてなくて、何やってんだかって感じ。

    2019/06/10 リンク

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    yogasa
    yogasa DL屋は手段が目的になってるからこんな発表してしまうんだな。

    2019/06/09 リンク

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    bosatsumiroku
    bosatsumiroku PoCしかできない(笑)日系アホSier様をあざ笑うが如くGAFAは着々とノウハウを積み重ねているのでした〜めでたしめでたし😌OSSの継ぎ接ぎしかできない技術力の無さを顧客に転嫁するのはお願いですからやめてください😫

    2019/06/09 リンク

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    houyhnhm
    houyhnhm 化学プラントでの躓きは大変分かるのだが、そもそもPID制御やってて既に予測やってるところでは効果は薄いと思うよ。新規プラント計画でちょっと効率よく見つけるとかは出来るかもだけど据置型なDeepLearning多分無駄。

    2019/06/09 リンク

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    akrtak
    akrtak 「AIモデルが解析・推論した結果に対する説明を求められる」ことが当然と思ったあなたはAIを使いこなせない側の人なのでぜひ口を閉じておいていただきたい。

    2019/06/09 リンク

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    takeg
    takeg 製造業の課題は既知だとしても、それをITなりAIで解決するために実装するには製造業のドメイン知識が必須で、その習得が大変なイメージ。あと製造現場のなんでもできるマンは安心感半端ないので、結局人材育成が最強

    2019/06/09 リンク

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    dgen
    dgen 製造で不具合検出とかに無理にAI使う必要無いでしょ。異音を拾うなんて周波数を条件分岐するだけで実装できそうだし。画像判定とかも元の画像1枚で判定できるからAIを使うメリットが無い。

    2019/06/09 リンク

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    undercurrent88
    undercurrent88 インフラ系プラントでAI導入は無理そうだなという印象

    2019/06/09 リンク

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    yoiIT
    yoiIT レコメンド機能を、アルゴリズムが理解できないからといって導入しない企業も結構あるからな。

    2019/06/09 リンク

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    aquos12345
    aquos12345 NTTはハッタリ発表が多くてなあ。。。。

    2019/06/09 リンク

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    SigProcRandWalk
    SigProcRandWalk 異音の話があったのでメモ

    2019/06/09 リンク

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    otihateten3510
    otihateten3510 個別案件なのと、試行錯誤と検証に時間がかかるのとで地獄。あとそもそも機械に教えなきゃならないわけで、それって標準化であって、属人性高いところがこれまで怠けてた部分なんだよね。

    2019/06/09 リンク

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    htbman
    htbman やってみないとわかんないことに多額の予算をつぎ込めないからだと思うけど

    2019/06/09 リンク

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    ryunosinfx
    ryunosinfx 最大の難関は顧客が試行錯誤にお金を出せるかな気配はする。工場だから現場は大丈夫だと思うけど。

    2019/06/09 リンク

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    kizimuna06
    kizimuna06 プロセスとディスクリートで異なるとは思うけど、既存のまま当てはめようとするから駄目なのであって、業務や仕組みをDLとかAI前提に変える必要があるのでは?永遠に3現主義やってくのか。

    2019/06/09 リンク

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    blunote
    blunote AIのデバッグ(効果測定)ってどうやるんだろと思ってたんだけど、けっこう苦労してそう。そして顧客への説明が求められる。AIはAIを教育することはできない。

    2019/06/09 リンク

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    cartman0
    cartman0 つかただの最適化よな,製造系だと誤り検出で似たようなの使ってると思うけども

    2019/06/09 リンク

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    fujixe
    fujixe 製造業が扱うのって基本的に物理現象なんだよね。その背景を解明・利用して安定稼働させるのがミッションであって、「何だかわからないけどデータを大量に食わせるとよく当たる」は一時凌ぎ以上のものにはならない。

    2019/06/09 リンク

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    kenchan3
    kenchan3 うーん?

    2019/06/09 リンク

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    vecter
    vecter 工場マンがAIに取って代わられるのは当分先だな。安心した。

    2019/06/09 リンク

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    privates
    privates 「因果の説明ができないAIモデルは実践に導入しづらい」は違う。NTTとかが、AIは万能とうそぶくから。AIじゃないのに、AIと嘘で販売するから。責任が自分達にないと言うから。答え出てるよ。

    2019/06/09 リンク

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    qpci32siekqd
    qpci32siekqd Kaggleの問題と、実際に解きたい問題との差が大きいかったりするし。あとリアルデータって人が通ったり、隣の装置が動き始めたりするとデータ変わるので例外が多くなってくるのに、毎回異常と判断されるとか。

    2019/06/09 リンク

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    netanetia
    netanetia 一番重要なじゃあどうやって解決するのか、がしょぼいpdfのリンクとただの企業HPへのリンク・・・。まあ解決できてないってことか

    2019/06/09 リンク

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    chintaro3
    chintaro3 私が知る限り、リアルタイム性が無いと解った時点で話が終わってしまう事がほとんど。そこが何とかなっても、コストダウンが目的だと予算枠が全然足りないので話が終わる。

    2019/06/09 リンク

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    rti7743
    rti7743 結果の可視化は課題だからなあ。結果の可視化がやりやすい決定木(Deep forest)とかがありがたられる理由の一つだと思う。そのうち解決されるんかねえ。

    2019/06/09 リンク

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    toro-chan
    toro-chan 結局DLは画像処理と、ある「固定」の状態を学習するのには使える、という話。ビジネスは常に状況が変化するので使い物にならないんじゃ。プラントに部品を一つ追加しただけで結果を間違うAIを使えるとは言えない。。

    2019/06/09 リンク

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    brusky
    brusky “ディープラーニングの場合、推論のプロセスは技術者にとってもブラックボックスになっていることが多く、どのようなプロセスでその推論が導かれたのか相関関係はわかっても因果関係が解らない、わかりにくい”

    2019/06/08 リンク

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