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クライアントの特徴：
グリーンエンジニアリング業界でAIを活用したIoTソリューションを構築している日本企業。
業界:
ヘルスケア
チームメンバー：
プロジェクトチームには、ウェブアプリケーションのフロントエンドコンポーネントの開発を担当するMuteki Groupのシニアフロントエンドデベロッパーがアサインされた。彼らはデザインチームと協力し、円滑なコミュニケーションを図りながらテストを実施し、バックエンドコンポーネントと統合した。
テクノロジー：
MongoDB, PyTorch, Python, Tensorflow, Biopython, Scispacy, Biobert, Google Cloud platform
プロジェクト概要：
このプロジェクトでは、冷凍機器のセンサーと統合するウェブベースのアプリケーションを作成する。このアプリケーションはセンサーからリアルタイムのデータを収集し、ユーザーフレンドリーなインターフェースで表示する。ユーザーは地図、チャート、表でデータを見ることができ、必要に応じてフィルターやソートオプションを適用することができる。また、このアプリケーションは閾値超過の通知を提供し、ユーザーが即座に行動を起こせるようにする。
問題
クライアントは、冷凍機器のセンサーから生成されるデータをいかに効果的に管理・監視することが出来るのか、という問題を抱えていました。既存のシステムは、ユーザーフレンドリーなインターフェースと効率的なデータ分析機能に欠けており、機器の誤作動や性能のばらつきを迅速に特定し、対処することが困難でした。
ソリューション
提案したソリューションは、センサーからのデータを収集、保存、表示できるウェブベースのアプリケーションを開発することである。このアプリケーションは、地図、チャート、表などのデータ可視化のための直感的なインターフェイスを提供する。また、データのフィルタリング、ソート、閾値超過の通知などの機能も含まれる。これにより、顧客は冷凍装置をより効率的に管理できるようになり、あらゆる問題への迅速な対応が可能になる。
成果
01
プロジェクト完了後、クライアントは冷凍機器のセンサーからのデータを効果的に管理・監視するソフトウェア・ソリューションを使用することが可能になる。
02
プロジェクト完了後、クライアントは冷凍機器のセンサーからのデータを効果的に管理・監視するソフトウェア・ソリューションを使用することが可能になる。
03
このアプリケーションにより、顧客は十分な情報に基づいた意思決定を行い、機器のダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンス・プロセスを最適化できるようになった。
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