NTTコムオンラインはTIBCOプロダクトの導入支援やプロダクトを活用した分析支援、さらにはテーマ別のテンプレートを用いたプロダクトソリューションまで幅広いご支援を提供しています。
TIBCOプロダクトの販売に加え、お客様が抱えるビジネス課題の解決と、TIBCOプロダクトを活用した仕組化をサポートいたします。
統計学や機械学習、深層学習などデータサイエンスに関して深い知見を持つデータサイエンティストが在籍しています。
エネルギー、製造、通信、小売り、マーケティングなど幅広い業種・分野での実績と経験がございます。
ご利用いただく製品の基本機能を習得していただくための標準的なトレーニングです。
ご利用いただく製品について、お客様の実データまたはサンプルデータを用いて、ヒアリングした内容をもとにお客様の利用シーンに即したトレーニングを作成し実施します。
課題や利用可能なデータをヒアリングし、SpotfireのダッシュボードやTIBCO Data Scienceのワークフロー等の製品活用のための構築支援を実施します。
お客様からの課題ヒアリング、PoCのKPI定義等を通じ、お客様が製品を用いて実施されるPoCをご支援します。
課題や利用可能なデータをヒアリングし、可視化、集計、統計手法等を用いて基礎的な分析を実施します。
課題や利用可能なデータをヒアリングし、機械学習や深層学習を用いてモデルの構築を実施します。
SPC（統計的工程管理）は、完成品の品質を左右するデータを各製造工程で測定・監視して、最終段階で不良品が出ないように統計的に管理する方法です。TIBCOソフトウェアを用いてSPCを実装し提供します。
異常検知とは「蓄積された大多数のデータと比べて、振る舞いが異なるデータを検出するための技術」のことです。製造現場の膨大なセンサーデータ等を活用し、設備の故障予兆の検知やその要因分析をすることでプロアクティブな保全を実現できます。TIBCOソフトウェアや必要に応じてPythonを用いて実施し提供します。
目検でウェハの欠陥/障害パターンを見つけることは、非常に困難です。機械学習を用いることでウェハの欠陥/障害パターンを自動的に分類することができ、興味深いウェハマップパターンの特定と、それらのパターンの出現頻度を分析できます。TIBCOソフトウェアや必要に応じてPythonを用いて実施し提供します。
需要予測とは「市場において自社の提供する商品やサービスが短期/長期的にどれくらい売れるかを予測する」ことです。小売業において需要予測を正しく実施することで、適切な在庫管理が可能になり、販売の機会損失や過剰在庫を抱えるリスクを低減できます。TIBCOソフトウェアや必要に応じてPythonを用いて実施し提供します。
※期間は目安であり、プロジェクトの規模に応じて変動します。
