日鉄エンジニアリングとブライセンが「Edge Tech＋2024（11/20～11/22）」にて基調講演登壇と共同出展
株式会社ブライセン（代表取締役社長：藤木優、本社：東京都中央区）は、日鉄エンジニアリング株式会社（代表取締役社長：石倭行人、本社：東京都品川区）と2024年11月20日（水）～22日（金）に開催される「EdgeTech＋2024」にて、共同出展を致します。
かねてより協業展開をしております、日鉄エンジニアリングが手がけるAI・IoT技術活用により自立的なプラント操業の実現を目指す統合プラットフォーム「Think Platform®️」※1についての展示と合わせて、今回は2社での基調講演への登壇も行います。
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202411200290-O1-XcqKDu4V】
「⼯場/プラントDXの課題と未来に向けた備えとは？~LLM、AI、⾃動化、データ価値化、データ活⽤最新活⽤事例を交えて~」と題し、Chat GPTに代表されるLLMの有効活⽤が叫ばれる中、現場としてどのような課題感、何を気にしながら今まで「⼈」や「機械」に紐付いていた業務が「⾃動化」されていくのか︖そのポイントとは何か?ThinkPlatformが導⼊され、そして進化していくのか？の具体例を⽇鉄エンジニアリングの現場で実際に活⽤した実績も交え、発表させて頂きます。
基調講演詳細はこちらから：⼯場/プラントDXの課題と未来に向けた備えとは︖ 〜LLM、AI、⾃動化、データ価値化、データ活⽤最新活⽤事例を交えて〜 (f2ff.jp)
■基調講演日程・会場
日時：2024年11月21日（木）13:00～13:45
プログラム番号：A2-03
会場：展示会場内 RoomA
■開催概要：
展示会名：「EdgeTech＋2024」
会期：2024年11月20日（水）～22日（金）10:00-17:00
※21日のみ18:00まで
会場：パシフィコ横浜 展示ホール
小間番号：CF-17
アクセス：みなとみらい線 みなとみらい駅から徒歩5分
公式サイト： EdgeTech+ 2024 (jasa.or.jp)
■展示内容
Think Platform®️について…
日鉄エンジニアリングでは40年以上にわたりEPC・O&Mに関する独自ノウハウを構築してきており、Think Platform®️はドメイン知識に基づいた上で、プロセス制御技術にAI技術を組み合わせて、プラントが最適な状態で自立的に操業を継続することを目指す統合プラットフォームです。
ブライセンはアノテーション事業※2において国内シェア１位でかつ自動車メーカー向けなどにデータセントリックサービス※3、MLOpsサービス※4を幅広く展開しており、両社は2022年11月14日よりThink Platform®️における包括的な協業を開始しております。
今回の共同出展では、Think Platform®️についてMLOpsにフォーカスした内容を展示いたします。
Think Platform®️におけるMLOpsとは…
一般的に、AIモデルの品質は構築時から時間の経過とともに劣化していきます。その場合、原因分析・強化するためのデータ準備し、AIモデルを再構築する必要があります。また、新たなプラントへ構築したAIモデルを導入する場合も、環境に合ったAIモデルに再構築する必要があります。
Think Platform®️では、日鉄エンジニアリングのドメイン知識をもとに、プラントにおけるAIの実証および導入対応からその後の運用まで、プラントにおける現場課題の解決に対してトータル支援を行っています。ブライセンが2015年より自動車メーカー向けに行ってきたMLOps対応の知見をもとに「アノテーション」「データ監視」「モデル改善」を強化することで、AI構築及び現場へのサービス導入後のAI精度維持・運用サービスをさらに加速していきます。
両社の強みを生かしてThink Platform®️の運用を行うことで、現場へのサービス支援の効率化及びコスト削減が可能になり、また、現在中心に展開している環境・エネルギープラントにとどまらず、ブライセンの得意とする製造業界などもふくめ、その他プラントへの展開を行っていきます。
※1： Think Platform®️は、日鉄エンジニアリングの登録商標です
Think Platform®️は、機能アップデートにより日々進化することをコンセプトとしています
※2： アノテーションとは、AIの学習に使用する大量の教師データを作成（タグ付け）する作業をいいます
※3： データセントリックは、性能向上のためにモデルやアルゴリズムではなく、データを改善する「データ中心」のアプローチ手法です
※4： MLOpsは、Machine Learning Operations の略で機械学習モデルの実装から運用までのライフサイクルを円滑に進めるための管理体制（機械学習基盤）を築くこと、またはその概念全体を指します
■問い合わせ先
株式会社ブライセン DX・xTECH営業部
住所：東京都中央区明石町8番1号 聖路加タワー30階
TEL ： 03-6264-7222
HP：https://annotation.brycen.co.jp/contact/
プレスリリース詳細へ https://kyodonewsprwire.jp/release/202411200290
かねてより協業展開をしております、日鉄エンジニアリングが手がけるAI・IoT技術活用により自立的なプラント操業の実現を目指す統合プラットフォーム「Think Platform®️」※1についての展示と合わせて、今回は2社での基調講演への登壇も行います。
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202411200290-O1-XcqKDu4V】
「⼯場/プラントDXの課題と未来に向けた備えとは？~LLM、AI、⾃動化、データ価値化、データ活⽤最新活⽤事例を交えて~」と題し、Chat GPTに代表されるLLMの有効活⽤が叫ばれる中、現場としてどのような課題感、何を気にしながら今まで「⼈」や「機械」に紐付いていた業務が「⾃動化」されていくのか︖そのポイントとは何か?ThinkPlatformが導⼊され、そして進化していくのか？の具体例を⽇鉄エンジニアリングの現場で実際に活⽤した実績も交え、発表させて頂きます。
基調講演詳細はこちらから：⼯場/プラントDXの課題と未来に向けた備えとは︖ 〜LLM、AI、⾃動化、データ価値化、データ活⽤最新活⽤事例を交えて〜 (f2ff.jp)
■基調講演日程・会場
日時：2024年11月21日（木）13:00～13:45
プログラム番号：A2-03
会場：展示会場内 RoomA
■開催概要：
展示会名：「EdgeTech＋2024」
会期：2024年11月20日（水）～22日（金）10:00-17:00
※21日のみ18:00まで
会場：パシフィコ横浜 展示ホール
小間番号：CF-17
アクセス：みなとみらい線 みなとみらい駅から徒歩5分
公式サイト： EdgeTech+ 2024 (jasa.or.jp)
■展示内容
Think Platform®️について…
日鉄エンジニアリングでは40年以上にわたりEPC・O&Mに関する独自ノウハウを構築してきており、Think Platform®️はドメイン知識に基づいた上で、プロセス制御技術にAI技術を組み合わせて、プラントが最適な状態で自立的に操業を継続することを目指す統合プラットフォームです。
ブライセンはアノテーション事業※2において国内シェア１位でかつ自動車メーカー向けなどにデータセントリックサービス※3、MLOpsサービス※4を幅広く展開しており、両社は2022年11月14日よりThink Platform®️における包括的な協業を開始しております。
今回の共同出展では、Think Platform®️についてMLOpsにフォーカスした内容を展示いたします。
Think Platform®️におけるMLOpsとは…
一般的に、AIモデルの品質は構築時から時間の経過とともに劣化していきます。その場合、原因分析・強化するためのデータ準備し、AIモデルを再構築する必要があります。また、新たなプラントへ構築したAIモデルを導入する場合も、環境に合ったAIモデルに再構築する必要があります。
Think Platform®️では、日鉄エンジニアリングのドメイン知識をもとに、プラントにおけるAIの実証および導入対応からその後の運用まで、プラントにおける現場課題の解決に対してトータル支援を行っています。ブライセンが2015年より自動車メーカー向けに行ってきたMLOps対応の知見をもとに「アノテーション」「データ監視」「モデル改善」を強化することで、AI構築及び現場へのサービス導入後のAI精度維持・運用サービスをさらに加速していきます。
両社の強みを生かしてThink Platform®️の運用を行うことで、現場へのサービス支援の効率化及びコスト削減が可能になり、また、現在中心に展開している環境・エネルギープラントにとどまらず、ブライセンの得意とする製造業界などもふくめ、その他プラントへの展開を行っていきます。
※1： Think Platform®️は、日鉄エンジニアリングの登録商標です
Think Platform®️は、機能アップデートにより日々進化することをコンセプトとしています
※2： アノテーションとは、AIの学習に使用する大量の教師データを作成（タグ付け）する作業をいいます
※3： データセントリックは、性能向上のためにモデルやアルゴリズムではなく、データを改善する「データ中心」のアプローチ手法です
※4： MLOpsは、Machine Learning Operations の略で機械学習モデルの実装から運用までのライフサイクルを円滑に進めるための管理体制（機械学習基盤）を築くこと、またはその概念全体を指します
■問い合わせ先
株式会社ブライセン DX・xTECH営業部
住所：東京都中央区明石町8番1号 聖路加タワー30階
TEL ： 03-6264-7222
HP：https://annotation.brycen.co.jp/contact/
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