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装置の予知保全を実現する 異常判別プログラム自動生成マシン CX-M

製品カタログ

時系列データから装置状態を⾒抜く

導⼊効果が事前に分かる,無料分析診断ご提供中!

◆データ分析作業をこの1台で実現
◆予知保全の実現課題を解決
◆かんたんな操作インターフェース
◆お持ちのデータに合わせた利⽤⽅法

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このカタログについて

ドキュメント名 装置の予知保全を実現する 異常判別プログラム自動生成マシン CX-M
ドキュメント種別 製品カタログ
ファイルサイズ 1.9Mb
登録カテゴリ
取り扱い企業 東京エレクトロン デバイス株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧)

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このカタログの内容

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異常判別プログラム自動生成マシン | CX-M 適用例( 課題とソリューション) 課題 回転機器の稼働状態を定量的に自動診断したい ● 稼働している設備の状況を監視できていない 予知保全のためのデータ分析課題を解決 ● 定期メンテナンス以外は、故障後の対応で生産機会損失と対応コストが発生 ● 設備のデータは定期的に取得しているが解析できていない 異常判別プログラム自動生成マシン CX-Mの活用方法 振動 外れ値検知モデルで装置状態を監視し保全 データ 課題 生産設備が理想的な操業をしているか監視したい CX-M 簡単操作● 設備稼働の異常兆候を早く検知したい ● 品質維持のため、装置のどのデータを見ればよいかわからない ~データ分析作業を簡単、シンプルに~ ● 品質が良い時と悪い時の装置データはあるが、利用できていない CX-Mの活用方法 装置 正常・異常判別モデルを作成し操業状況を判定 データ まずは『分析診断サービス』をお試しください。 お客様の持っているデータからどのような分析結果がでるのか、実際にデータをお預かりしCX-Mを使って分析診断をします。 これにより製品をご購入いただく前に、期待できる成果やご利用イメージを持っていただけます。 数十社 データのお預かり 実績あり 評価用 データ CX-Mで分析実行 技術者向け・オンプレツール「全自動実行」 特許出願中 東京エレクトロンデバイス この処理を全てCX-Mが実施 お客様 エンジニア 必要なのは 判別精度と内容をご報告 データ準備だけ 報告書 分析診断サービスのお申込みはこちらから https://cxm.tokyo 生データ収集 クレンジング 特徴抽出 モデル作成 自動実行 ※本紙に記載された会社名、ロゴ、ブランド名、製品名、サービス名は各社の商標または登録商標です。その他全ての商標および登録商標はそれぞれの所有者に帰属します。 【データ分析作業プロセス】 PB BU PB営業本部 画像システム営業部 https://www.teldevice.co.jp/ 本社:〒221-0056 神奈川県横浜市神奈川区金港町1番地4 横浜イーストスクエア Tel.045-443-4000(代表) Fax.045-443-4050 E-mai:l ips-contact@teldevice.co.jp CX-Mについてのお問い合わせ E-mai:l minlab@teldevice.co.jp December.2018
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異常判別プログラム自動生成マシン | CX-M 生産現場のデータ活用の壁 CX-Mの操作は 簡単 ステップ 収集した設備データを十分に活用できていない セキュリティ 作成したい分析目的を選択 教師あり 8% 予知保全の実現に向けて、製造現場では重要な設備の稼働データの収集を開始して 投資対効果 データ解析・分析 1 収集したデータの内容と目的に合わせて最適な分析方法を選択できます。 教師なし いますが、データからどのようにして異常を検知や故障予測を実現すれば良いかを 10% 22% データ対応 悩む企業が増えています。背景には、データ分析の専門家の人材不足や分析業務の データ蓄積 難しさがあります。 10% A 状態の発見と分類 B 正常からの外れ値検知 C 正常異常を判別 データ収集 製造設備のデータは社外には出せない 試作開発12 22%% 【稼働データがある】 【正常データがある】 【異常データがある】 設備のデータはデータ容量が大きいため、クラウドなど外部システムでの保存や解析 データ通信16% はコスト面でも課題があります。また多くの製造業では、こうした設備データを外部 システムに持ち出すことがセキュリティ上難しいため、工場内でデータ活用が完結 する方法が求められています。 データ分析課題が1位 IoT実現における課題 調査期間:2016年5月~2018年2月 延 人 数:7,000人(TED独自アンケート) 発見された状態から正常を定義する 正常を学習し外れ値の閾値を設定して 精度の高い判別モデルを作成し、 状態監視を運用する 状態監視を運用する データ分析技術者がいない データを社外に持ち出せない 現場の人間が利用できるツールがほしい 最適な分析モデルを自動生成 成果が見えにくいため、初期投資を抑えたい 2 分析用のCSVファイルを用意すれば、分析モデル作成に必要な作業は全てCX-Mが行います。 生産技術者 設備保全者 お客様は作成された結果と分析過程の情報を確認し、現場で利用するか判断いただけます。 列選択 位置あわせ 特徴抽出 機械学習 分析モデル 完成 11 8 0.4 ここが 12 9 0.6 15 10 0.7 “CX-M”が選ばれる4つの理由 ポイント モデル作成に有効なデータ 比較すべきデータ位置を FFT/Wavelet等を行い、 複数の機械学習を実行し、 列を自動選定 類似・相関から特定 特徴が強い方法を選択 最適なものを選択 1 2 3 4 作成したモデルを配備しリアルタイム診断開始 分析自動化で 専用PCだから 操作はGUIの 少ない投資 3 分析モデルはCX-Mから出力し、CX-M Ege上で動作させリアルタイム診断が可能です。 専門知識不要 社内で利用可能 マウス操作だけ から始められる 装置A稼働状態 OK NG 状態監視・判別 データ読込・判定・結果出力 結果ダッシュボード CX-Mは、設備の予知保全のためのデータ分析に特化したオンプレミスで利用できる製品です。設備の時系列のデータを、分析 専門知識のない生産技術者や設備保全者でも簡単に操作でき、分析結果をすぐに現場に活用することができます。少ない投資 CX-M Edge から利用することができるため、投資対効果の面でもご利用いただきやすくなっています。
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異常判別プログラム自動生成マシン | CX-M 生産現場のデータ活用の壁 CX-Mの操作は 簡単 ステップ 収集した設備データを十分に活用できていない セキュリティ 作成したい分析目的を選択 教師あり 8% 予知保全の実現に向けて、製造現場では重要な設備の稼働データの収集を開始して 投資対効果 データ解析・分析 1 収集したデータの内容と目的に合わせて最適な分析方法を選択できます。 教師なし いますが、データからどのようにして異常を検知や故障予測を実現すれば良いかを 10% 22% データ対応 悩む企業が増えています。背景には、データ分析の専門家の人材不足や分析業務の データ蓄積 難しさがあります。 10% A 状態の発見と分類 B 正常からの外れ値検知 C 正常異常を判別 データ収集 製造設備のデータは社外には出せない 試作開発12 22%% 【稼働データがある】 【正常データがある】 【異常データがある】 設備のデータはデータ容量が大きいため、クラウドなど外部システムでの保存や解析 データ通信16% はコスト面でも課題があります。また多くの製造業では、こうした設備データを外部 システムに持ち出すことがセキュリティ上難しいため、工場内でデータ活用が完結 する方法が求められています。 データ分析課題が1位 IoT実現における課題 調査期間:2016年5月~2018年2月 延 人 数:7,000人(TED独自アンケート) 発見された状態から正常を定義する 正常を学習し外れ値の閾値を設定して 精度の高い判別モデルを作成し、 状態監視を運用する 状態監視を運用する データ分析技術者がいない データを社外に持ち出せない 現場の人間が利用できるツールがほしい 最適な分析モデルを自動生成 成果が見えにくいため、初期投資を抑えたい 2 分析用のCSVファイルを用意すれば、分析モデル作成に必要な作業は全てCX-Mが行います。 生産技術者 設備保全者 お客様は作成された結果と分析過程の情報を確認し、現場で利用するか判断いただけます。 列選択 位置あわせ 特徴抽出 機械学習 分析モデル 完成 11 8 0.4 ここが 12 9 0.6 15 10 0.7 “CX-M”が選ばれる4つの理由 ポイント モデル作成に有効なデータ 比較すべきデータ位置を FFT/Wavelet等を行い、 複数の機械学習を実行し、 列を自動選定 類似・相関から特定 特徴が強い方法を選択 最適なものを選択 1 2 3 4 作成したモデルを配備しリアルタイム診断開始 分析自動化で 専用PCだから 操作はGUIの 少ない投資 3 分析モデルはCX-Mから出力し、CX-M Ege上で動作させリアルタイム診断が可能です。 専門知識不要 社内で利用可能 マウス操作だけ から始められる 装置A稼働状態 OK NG 状態監視・判別 データ読込・判定・結果出力 結果ダッシュボード CX-Mは、設備の予知保全のためのデータ分析に特化したオンプレミスで利用できる製品です。設備の時系列のデータを、分析 専門知識のない生産技術者や設備保全者でも簡単に操作でき、分析結果をすぐに現場に活用することができます。少ない投資 CX-M Edge から利用することができるため、投資対効果の面でもご利用いただきやすくなっています。
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異常判別プログラム自動生成マシン | CX-M 適用例( 課題とソリューション) 課題 回転機器の稼働状態を定量的に自動診断したい ● 稼働している設備の状況を監視できていない 予知保全のためのデータ分析課題を解決 ● 定期メンテナンス以外は、故障後の対応で生産機会損失と対応コストが発生 ● 設備のデータは定期的に取得しているが解析できていない 異常判別プログラム自動生成マシン CX-Mの活用方法 振動 外れ値検知モデルで装置状態を監視し保全 データ 課題 生産設備が理想的な操業をしているか監視したい CX-M 簡単操作● 設備稼働の異常兆候を早く検知したい ● 品質維持のため、装置のどのデータを見ればよいかわからない ~データ分析作業を簡単、シンプルに~ ● 品質が良い時と悪い時の装置データはあるが、利用できていない CX-Mの活用方法 装置 正常・異常判別モデルを作成し操業状況を判定 データ まずは『分析診断サービス』をお試しください。 お客様の持っているデータからどのような分析結果がでるのか、実際にデータをお預かりしCX-Mを使って分析診断をします。 これにより製品をご購入いただく前に、期待できる成果やご利用イメージを持っていただけます。 数十社 データのお預かり 実績あり 評価用 データ CX-Mで分析実行 技術者向け・オンプレツール「全自動実行」 特許出願中 東京エレクトロンデバイス この処理を全てCX-Mが実施 お客様 エンジニア 必要なのは 判別精度と内容をご報告 データ準備だけ 報告書 分析診断サービスのお申込みはこちらから https://cxm.tokyo 生データ収集 クレンジング 特徴抽出 モデル作成 自動実行 ※本紙に記載された会社名、ロゴ、ブランド名、製品名、サービス名は各社の商標または登録商標です。その他全ての商標および登録商標はそれぞれの所有者に帰属します。 【データ分析作業プロセス】 PB BU PB営業本部 画像システム営業部 https://www.teldevice.co.jp/ 本社:〒221-0056 神奈川県横浜市神奈川区金港町1番地4 横浜イーストスクエア Tel.045-443-4000(代表) Fax.045-443-4050 E-mai:l ips-contact@teldevice.co.jp CX-Mについてのお問い合わせ E-mai:l minlab@teldevice.co.jp December.2018