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ToamiAnalytics for 予知保全

製品カタログ

故障予測や異常検知のための分析・予測サービス

製造現場におけるメンテナンス作業は、最適な保全サービスの実現という点で改善の余地を残しています。当社がこれまでビッグデータ分析・予測サービス「Toami Analytics」を、故障予測や異常検知といった分野に提供する中で蓄積した、AI活用や統計手法のノウハウを「Toami Analytics for 予知保全」としてパッケージ化しました。詳細はカタログをご覧ください。

このカタログについて

ドキュメント名 ToamiAnalytics for 予知保全
ドキュメント種別 製品カタログ
ファイルサイズ 1.2Mb
登録カテゴリ
取り扱い企業 日本システムウエア株式会社 (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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for 予知保全 ~AIを利用した故障予測により、メンテナンスの最適化を支援~ 提供イメージ センサーデータ データ加工 データ分析 分析結果 ・正規化 ・オートエンコーダー ・画像化 ・ランダムフォレスト ・時系列間の差分 ・ロジスティック回帰など ・機器間の差分 ・主成分分析など 特徴 ① テンプレート化されたセンサー入力から分析モデルを適用することで 「早く」 「安く」提供が可能! ② 学習済みモデルの転用で、ゼロからの学習より精度が高いモデルも提供可能! テンプレート① テンプレート② テンプレート③ ディープラーニングで 状態変化の方向で センサー間の関連性変化で 装置の変化点を検知 故障箇所を予測 故障箇所を予測 正常 部品A故障 故障A 故障B 正常 「いつも」の正常データと 過去の故障事例を基に 各種センサーの正常時の関係性を利用 どれだけ乖離しているかを数値化 発生現象に近い事例を特定 故障時の関係性の崩れ方を基に 装置に変化が起きた事をすぐに検知 故障箇所を予測 故障箇所を予測
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さまざまなテンプレート 正規化 各センサーの単位を揃える事により、 複数センサーの内容を横断的に分析が可能に 画像化 目視で確認している内容を そのままにして適用できるようにする 時系列間の差分 前時間からどれだけの変化が起きたかに着目する 機器間の差分 同一システム内で 特出した動きをしている機器を見つける ARモデル センサーの動きの特徴を数式で表現する 主成分分析 複数のセンサーの内容をより少ない成分で表現する オートエンコーダー ディープラーニングによる 正常からの乖離度を分析する手法 ランダムフォレスト 複雑な正常/異常判定条件を表現できる手法 ロジスティック回帰 正常/異常判定のルールを数式で表現する手法 サービスソリューション事業本部 営業統括部 第一営業部 〒150-8577 東京都渋谷区桜丘町31-11 TEL:03-3770-0096 Mail:ml-iot@gw.nsw.co.jp URL:www.m2m-cloud.jp