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IoT(Internet of Things)時代の到来が叫ばれるも、現場の悩みは尽きない
【掲載内容】
○問題の例
計画外の設備停止が多く、製造ラインの稼働率が頭打ち。
設備停止の原因を分析し、対策したい。
設備のメンテナンス・コストを削減したい。
○シーケンサのデータ・インテリジェント化
○最先端の機械学習ソフトウェアRapidMiner
○センサーログデータを用いた分析例 など
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このカタログについて
| ドキュメント名 | [KSKアナリティクス] シーケンサによるエッジ・コンピューティング 製造業の現場が抱える諸問題 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 製品カタログ |
| ファイルサイズ | 6.6Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | 三菱電機株式会社 (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（[KSKアナリティクス] シーケンサによるエッジ・コンピューティング 製造業の現場が抱える諸問題）の内容
Page 1:製造業の現場が抱える諸問題シーケンサによるエッジ・コンピューティング問 題 の 例IoT(Internet of Things)時代の到来が叫ばれるも、現場の悩みは尽きない計画外の設備停止が多く、製造ラインの稼働率が頭打ち。設備停止の原因を分析し、対策したい。設備のメンテナンス・コストを削減したい。現在定期的に実施しているメンテナンスを、機器の状態に合わせて最適化できないだろうか。遠隔拠点設備の稼働状況、メンテナンス状況が把握できていない。これらの情報を自動的に、かつ低コストで収集できれば…。
Page 2:シーケンサのデータ・インテリジェント化シーケンサによるエッジ・コンピューティングKSKPの導入により、「データを読んで、考える」 シーケンサに生まれ変わる特 長KSKP は、C言語コントローラ（Linux）上で動作するデータ分析ツール群です駆動機器などから送信される大量のセンサーデータを高速に処理できますKSK アナリティクスの持つ高度なデータ分析技術・ノウハウと組み合わせることで、収集したデータをより高度な分析に活かすことができますシーケンサPowered byKSKP駆動機器
Page 3:最先端の機械学習ソフトウェア RapidMinerシーケンサによるエッジ・コンピューティング収集したデータを用いた、多角的・直感的な分析が可能に特 長RapidMinerは、決定木やSVM （サポートベクターマシン） など、さまざまなアルゴリズムを搭載した機械学習ソフトウェアですGUI による直感的なインタフェースで、誰でも簡単に機械学習アルゴリズムを実行できますRapidMiner Serverを導入することで、チームでの分析、バッチ分析（実行スケジュール設定）などが可能となりますシーケンサPowered byKSKP
Page 4:センサーログデータを用いた分析例シーケンサによるエッジ・コンピューティング機器・装置の劣化具合をデータから判定し、予知保全につなげるモ デ ル 生 成RapidMinerを用いて、蓄積されたセンサーログデータからモーターの摩耗具合を判定するモデルを生成駆動機器から送信されるセンサーデータをシーケンサ ＋ KSKPでロギング・監視することで、異常検知やメンテナンス最適化が可能KSKPモ デ ル 適 用
Page 5:株式会社 KSK アナリティクスData Analysis for Everyone !誰もが当たり前にデータを分析・活用できる社会を目指す、多彩なタレント集団ビッグデータ、AI 時代の新しい情報インフラベンダ大規模DB構築からデータ分析コンサルティングまで幅広く対応製造業をはじめ、さまざまなデータ分析プロジェクトへの参画で培った高度な技術とノウハウPentaho、Jedox、RapidMinerなど海外のオープンソースソフトウェアの日本語サポートを提供