したドリルの学習用画像データを10万枚集めたい検査機器と摩耗状況のデータを時系列に並べてデータを取得。取得したデータをディープラーニングにて分析しアルゴリズムを作成することで、オンデマンドメンテナンスを実施。導入効果10万枚の画像データと摩耗状況のデータでディープラーニング用の学習データを収集ITインフラを構築することなく、3ヶ月でクラウド上に構造化されたデータをクラウド上に蓄積。複数のAI会社と提携し最適なAIアルゴリズムを開発。Widgetディープラーニングをかけるためには教師データが必要になります。摩耗している状態とカメラデータを時系列に合わせることは骨が折れますが、MODEのG/Wの機能で、統合されて整理されたデータを継続して集めることが可能です。