太平洋戦争後に各地の国鉄工場（工機部）敷地に間借りして設立された零細な車両整備会社とも類似した一面を持つ、小規模メーカーであった。
新規の車両製作より、既存車両の整備・改造を主務としていたが、京成向けの電車車体新造や、大手メーカーからの下請けで電車の車体部分構体を製造した例も多く、遊戯用車両も製作していたことがある。
沿革.
農機具を製造・販売する傍ら、近隣にあった都電柳島車庫から電車やバスの修繕を請け負ったのが鉄道との関わりの始まりで、その後京成の戦災復旧車の車体工事を受注したことで車両部門に本格的に関わるようになる。
その後、津田沼の鉄道連隊跡地(現・イオンモール津田沼)へと移転。京成電鉄・新京成電鉄の車両改造・更新を全て請け負うようになったほか、都電などの車体更新、汽車製造の下請けとして車両製造を行った。地方私鉄向けの更新用車体新造などの施工事例も弘前電気鉄道、関東鉄道向けなど少なくない。また、総武快速線開業前まで京成への新車搬入では甲種輸送列車の到着後、津田沼第二工場への陸送中継地としても利用された。
決定木
決定木（けっていぎ、）は、（リスクマネジメントなどの）決定理論の分野において
決定を行うためのグラフであり、計画を立案して目標に到達するのに用いられる。
決定木は、意志決定を助けることを目的として作られる。
決定木は木構造の特別な形である。
概説.
機械学習の分野において決定木は予測モデルであり、ある事項に対する観察結果から、その事項の目標値に関する結論を導く。内部の節点は変数に対応し、子である節点への枝はその変数の取り得る値を示す。
葉（端点）は、根(root)からの経路によって表される変数値に対して、目的変数の予測値を表す。
データから決定木を作る機械学習の手法のことを決定木学習 ()、または略して単に決定木と呼ぶ。
決定木による分類モデルはその分類にいたる過程が容易に解釈できるので、決定木はデータマイニングでよく用いられる。その場合、決定木は、葉が分類を表し、枝がその分類に至るまでの特徴の集まりを表す木構造を示す。
決定木の学習は、元となる集合を属性値テストに基づいて部分集合に分割することによって行える。
この処理は、すべての部分集合に対して再帰的に繰り返される。