ソリューション

AIへの取り組み

更新

AIで、「ビジネスに新たな価値を」「社会に貢献したい」そんな想いを、CTCがサポートします。

インダストリ別オファリング

CTCが考えるオファリングとは、各業界の課題を解決するため、過去の実績から得られた経験を体系化、開発したサービス/ソリューションとなります。CTCが長年、データ活用領域で積み上げたノウハウを、これからDX、AI導入を進めていこうとする皆様に活用いただけます。

電力

電力業界におけるデジタルトランスフォーメーション

カーボンニュートラルの実現に向けて、電力業界を取り巻く環境は日々複雑化しています。電力潮送配電設備の老朽化への対応、メンテナンスコストの上昇、再生可能エネルギーや蓄電池等など様々な電力設備の制御など取り組むべき課題も多岐にわたります。データ活用を進めることで業務改革をはじめ、新たな価値創造につなげていく活動が求められています。

  • 事例①:顧客向けサービスの向上/需要家の離脱予測
  • 事例②:運用・保全 AI活用による効率化/発電設備障害検知
  • 事例③:需要予測/電力取引価格の分析・予測

電力向けオファリング事例紹介

鉄道

鉄道業界におけるデジタルトランスフォーメーション

コロナをきっかけに鉄道業界は大きく変わろうとしています。生き残っていくためには収益構造の見直し(コスト削減など)の施策に加え、 “デジタル”と“データ”を活用した事業構造改革に取り組むことが鍵になります。

データ利活用で解決できる課題も多くあります。

  • 事例①:混雑予測/駅および周辺商業施設での人流分析
  • 事例②:設備・保全 AI導入による効率化/画像認識技術やデータ分析の活用による業務効率化の実現
  • 事例③:業務改善/CBM(業態基準保全)

鉄道向けオファリング事例紹介

製造

製造業界におけるデジタルトランスフォーメーション

製造業では、労働人口の減少に伴う人材不足や、IoT/AI技術の進化によるビジネスモデルの改革、生産性の向上が求められています。

  • 事例①:品質予測・最適化/部材の不良原因分析
  • 事例②:設備異常検知/IoTを活用した設備メンテナンスの高度化
  • 事例③:需要予測/自動車の補修部品需要予測

製造向けオファリング事例紹介

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