Introduction

「勘と経験」に頼る保全から、データに基づく「予知保全」へ。フィジカルAIを活用して、人間には感知できない微細な変化を捉え、故障の予兆を可視化します。
突発的な設備停止を防ぎ、最適なタイミングでのメンテナンス運用を実現。止まらない工場づくりと、保全コストの最適化に貢献するスマートなIoTソリューションです。

まず第一弾として、ベアリング系機器・設備の故障予兆検知に対応したサービスをご用意しました。

Overview

Functions

概要

AI が機器・設備ごとの「振動データ」を学習し、固有のクセや設備環境の違いも吸収します。

収集したセンサーの場所を確認することができます。

AIが「注意」レベルと判定した際に、即座に指定のメールアドレスに通知させることができます。

運転状況の変調を確認でき機器・設備のメンテナンス計画をサポートします。

Functions

詳細

設備ごとの稼働データを AI が学習し、個体差や設置環境の違いを吸収した高精度なモデルを自動構築します。
異常度（スコア）をAIが判定し、人には判断が難しい微細な振動変化を踏まえ故障の予兆を確実に捉えます。

工場マップ上でセンサーの設置位置と稼働状況を直感的に把握できます。
表示可能な計測データは振動のほか、微粒子、温度、湿度,CO2、照度、気圧、騒音など多岐に亙ります。
正常・異常のステータスや、どのエリアで異常が発生しているかをひと目で特定し、迅速な初動を支援します。

計測データが閾値を超え、AI が「注意」レベルと判定した際、即座に担当者へアラートメールを自動送信します。
画面を常時監視していなくても現場の変化をリアルタイムに検知できるため、対応の見逃しを防ぎます。

蓄積されたデータをAI分析し、異常の発生傾向や頻度を可視化します。
感覚ではなくデータに基づく客観的な判断材料を提供することで、適切なメンテナンス計画の立案や故障原因の特定、報告業務を強力にサポートします。

Benefits

Technology

電源を入れるだけで自動的につながる IoT センサーを採用し、配線工事不要で機器・設備に「後付け」できます。
また、センサー通信部でデータ変換処理を行い、特徴量のみを抽出してクラウド上の AIサーバに送信するため通信負荷が抑えられます。

収集したデータをクラウド上の AI が解析。正常な稼働状態からの「乖離（異常度スコア）」を算出して判定します。
人の五感では捉えきれない微細な予兆も逃さず捉え、担当者の熟練度に関わらず常に一定の高精度な検知を可能にします。

障害物に強い 920MHz 帯域と、独自のP2P自律分散型メッシュネットワーク技術を採用。
遮蔽物の多い工場内でもデータを確実に転送し、広範囲に、かつ安定した通信インフラを自動構築し”止まらない工場”を支えます。

Trial

実装前に活用イメージと継続可能性を確かめるため、トライアル運用することが可能です。実際に試した上で、課題を洗い出し、最適な導入方法をご提案させていただきます。