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AI異常検知システム

製品カタログ

製造現場のセンサーなどのデータから、設備の異常/故障予知をAIで行います。

このカタログについて

ドキュメント名 AI異常検知システム
ドキュメント種別 製品カタログ
ファイルサイズ 623.5Kb
取り扱い企業 創屋株式会社 (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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― 簡単・迅速に、現場(エッジ)での意思決定 ― AI 異常検知システムとは? 製造現場のセンサーなどのデータから、設備の異常/故障予知を AI で 行います。異常を検知した場合、アラートを送信します。データを可視化 して現場で簡単に閲覧・分析できるダッシュボードも提供します(ダッシュ アラート ボードの閲覧にはディスプレイ・キーボード・マウスが必要です)。 通知 異常判定 可視化 センサー U/I などの データ表示 収集 分析 操作 データ マルチモーダル 学習 U/I 学習済モデル モデル学習 AI 異常検知モデルの学習 ※PoC は必須となります。 PoC(概念実証)で、最適なデータ前処理手法、最適なアルゴリズムの選定、パラメータ等の調整を行い、精度を 上げます。また、様々な特性に応じた独自のアルゴリズムを開発し追加することで、さらなる異常判定精度の向上 が見込めます。 PoC でパラメータ等を調整 PoC で開発 学習アルゴリズム① 学習アルゴリズム② 最適な前処理 データ データ データ 前処デ理 ータ 前処理 前処理 学習アルゴリズム③ 最適な学習済モデル マルチモーダル 独自アルゴリズム (数値データ・文字データ・画像データなど) PoC で開発
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AI 異常検知の構成例 ●エッジ(リアルタイムインテリジェンス) リアルタイム性、機密性を重視したいとき、機器制御を行いたい ときは、現場で処理が完結できるエッジ AI をお薦めします。 エッジ アラート データ リアルタイム 異常判定 信号出力が可能 (ネットワークがあれば、 メール送信可能) マルチモーダル モデル学習 学習済モデル ●エッジ+クラウド(協調型) エッジの特性にクラウドのパワーをプラス。 クラウドで大量のデータを使い学習することで、異常判定の精度が向上 します。 クラウド エッジ データ 大量の データ蓄積 異常判定 マルチモーダル 学習済モデル モデル学習 お 問い合わせ Website Call Mail www.souya.biz 076-256-2160 toiawase@souya.biz www.souya.jp (月~金 10:00~19:00) 検索