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デバイスブレイン 製品カタログ

製品カタログ

デバイスブレインは、製造業の技術者が簡単にAIを活用出来ることを目指したソフトウェア。三菱電機製 MELSEC iQ-Rシリーズのシーケンサ内でAIを実行!

デバイスブレインは、製造業の技術者が簡単にAIを活用出来ることを目指したパッケージ製品です。三菱電機製 MELSEC iQ-Rシリーズのシーケンサ内でAIを実行できるため、クラウドやサーバーを用意する必要がなく、製造設備や装置製品へのAI組み込みを可能とします。

このカタログについて

ドキュメント名 デバイスブレイン 製品カタログ
ドキュメント種別 製品カタログ
ファイルサイズ 3.7Mb
登録カテゴリ
取り扱い企業 株式会社たけびし (この企業の取り扱いカタログ一覧)

このカタログの内容

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三菱電機シーケンサ用 組込AIパッケージ デバイスブレイン® より現場に近く、より手軽に。 たけびしが提案する新しいAI活用のカタチ
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概要 デバイスブレインとは 品質予測 故障予知 消耗予測 製造現場でAI活用を行う場合、 クラウドとのデータ連携が必要であったり、 高性能なサーバーを置く必要があったりと、 コストがかかり、システム構成も 大掛かりになりがちです。 たけびしのデバイスブレインを使えば 現場のシーケンサ内でAIを実行でき、 生産設備や装置部品へのAI組込が可能! AI活用の新しいカタチを提供します。  MELSEC iQ-RのC言語インテリジェント機能ユニットでAIを実行できるようにするためのソフトウェア  ラダープログラムから簡単にAIを利用可能(ファンクションブロックを提供)  機械学習機能を搭載。データの分析や前処理、多変量での予測・分類機能を提供  ノーコードでAIモデル作成可能。AI導入の開発工数を削減 製造現場で利用されるAIの構成とデバイスブレインの位置付け 製造現場でAIを利用する際の一般的な構成と、それぞれの特徴についてご紹介いたします。 ・データをクラウドに送信する必要があるため、 通信障害や情報漏洩などのリスクが考えられる 処理 通信障害 情報漏洩 通信 HW 組込み 性能 リスク リスク コスト コスト やすさ クラウドシステム クラウド ◎ △ △ △ ◎ △ Cloud 高性能な なし ・高性能なサーバーを サーバー ◎ ○ ○ ◎ △ △ 資産として持つ必要がある エッジ なし 高性能なサーバー デバイス ○ ◎ ○ ◎ ○ ○ センサデータ デバイス なし ブレイン △ ◎ ◎ ◎ ○ ◎ ・設備の近くで推論を実行するため、 リアルタイム性が高い シーケンサ ・上の二つに比べて処理性能は劣る エッジデバイス デバイスブレイン 2
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例えばこんなシーンで 品質予測 故障予知 摩耗予測 生産品の品質をAIが予測。 「いつもと違う」を検知。 装置部品の消耗度を予測。 不良品の出荷を防止し、 ドカ停を回避し、 適切な交換時期を判断し、 出荷品質を向上。 生産の安定化に貢献。 運用コストを削減。 ※抜き打ちでの傾向予測(故障予知や摩耗予測)や、低速な装置の品質予測に適用可能です。 (タクトが高速な装置の全数予測などの用途にはご利用になれません) デバイスブレインの構成と利用イメージ 推論 ② 学習 ① ③ ⑤ 学習した AIモデルを ノーコードで ユニットに 開発可能 ダウンロード ラダープログラムから AIへ推論指示 学習した 設定ソフトウェア AIを利用 推論結果 AIモデル MELSEC iQ-R 学習用PC 波形入力 結果出力 ④ ⑥ 各種センサ 表示器など (フォースセンサなど) 製造現場の生産ラインや 生産ライン、装置 シーケンサが搭載された装置など、 設備組込でAIを実行可能! <利用イメージ> ①デバイスブレイン設定ソフトウェアにて、予め用意されている機能ブロックを用いてAIモデルを作成 ②C言語インテリジェント機能ユニットにデバイスブレインのSDカードを挿入 ③作成したAIモデルを②のC言語インテリジェント機能ユニットにダウンロード ④センサ等からデータを取得 ⑤ラダープログラムのファンクションブロックから推論を実行 ⑥推論した結果を設備にフィードバック 3
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機能 機能 ノーコードでAモIモデデルル作作成成 データの前処理や機械学習などのアルゴリズムを機能ブロックとして提供。 ドラッグ&ドロップで機能ブロックを配置して線で繋げるだけで、 簡単にAIモデルを作成することができます。 前処理 ・正規化 ・相関分析 ・主成分分析 など 回帰・分類 ・ランダムフォレスト ・K-平均法 ・サポートベクターマシン など Pythonによる拡張 標準機能だけでは機能が不足している場合、 Pythonのコードを作成することで、 独自の前処理や判定処理の組込が可能。 Python ブロック ノー自コ動ーでドAIでモモデデルル生成 AutoML(自動機械学習)機能を提供。AIの知見がなくても、 作成 取り込まれた教師データを元にAIモデルを自動生成できます。 どんな前処理やアルゴリズムを 目的に合ったAIモデル 使えばいいかわからない・・・ が完成した! START END 教師データ ウィザードに従い、 いくつかのモデルから 目的に合った機能ブロックが 表示される質問に答えていく ユーザー好みのAIモデルを選択 自動で配置される 4
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ラダープログラムから ファンクションブロックを用いてAIの推論を実行できるため、 ノーコーAドIをで実モ行デル作成 推論結果を簡単にラダープログラムで扱うことができます。 推論 入力 出力 デバイス 値 項目 デバイス 値 項目 ZR0 12 温度 ZR100 1(異常) 推論結果 ZR1 26 圧力 ZR2 4 時間(秒) ファンクションブロック 表示器など ノーグコラーフド・でデモーデタル表示作成 データグリッド、線グラフ、ヒストグラム、散布図、 ヒートマップなどを用いてデータを可視化することができます。 事前に教師データを俯瞰して傾向を把握したり、 AIの予測結果を分析することができます。 シーケンサのデータを 教師データ ノーコーロドギでモデル作成 として利用 ング 「ロギング機能」を提供。シーケンサのデータをPCに ロギングしてファイルに保存できます。 ロギングしたデータは教師データとして利用したり、 分析 データ分析等にご活用いただけます。 再学習 5
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他社製品連携/ユースケース 他社製品連携 ●振動センサやAEセンサの波形データからモデルを自動作成し、簡単に異常を検知 株式会社クロスコンパス 製造業の課題を解決するかんたんAI開発ツール 「MANUFACIA」 学習用 MANUFACIA モデル自動生成 電流 電圧 PC ブロック モデル 湿度 温度 振動 受け渡し 圧力 トルク クロスコンパスが製造現場で蓄積してきた、深層学習ベースのAIモデルを多数内蔵 振動や温度などの波形データに対して、教師あり・教師なし学習が可能 MANUFACIA デバイスブレイン AIがどのような判断を行ったかを可視化する「smooth grad」機能を搭載 「MANUFACIA」は、株式会社クロスコンパスの商標または登録商標です。 ●振動センサでは実現できない超早期の機械故障予兆検知を可能に AEセンサとは・・・ 物体の一部が変形・破損した際、もしくは衝撃が加わった際に 株式会社ジェイ・シー・シー 設備予兆・品管システム 固体から発せられる弾性波を検出するセンサ 「Early Observer MEL-E」 入力 推論 出力 ベアリング故障予兆 アーク溶接品質管理 AEセンサ ロボットギア/減速機故障予兆 切削刃具摩耗診断 Early Observer MEL-E 人の可聴領域を超える高周波を監視し、「揺れる・壊れる」前を見える化 独自のAEセンサとパラメータ化技術でFFT解析不要のシステムを構築 「対象物質別AEセンサ」でターゲットの塑性変形を監視 「Early Observer MEL-E」は、株式会社ジェイ・シー・シーの商標または登録商標です。 ユースケース 故障予知 装置のモータに取り付けたセンサのデータから「いつもと違う傾向」を故障前に検知 従来 「いつもと違う」 AE波や振動データ 状態を検知 設備の劣化に気付かず、装置が故障してしまった! モータに取り付けたセンサで取得したAE波(弾性波)や振動データをAIが監視。 結果、作業に大幅な遅れが発生… 人間では検知できない微細な違いを捉え、アラームを発報し、ドカ停を回避! 品質予測/最適化 製造装置における運転パラメータの自動最適化 従来 気温が32℃で、 分量120kgのときの <条件> 加工時間は…? 気温:XX℃ 湿度:XX% 加工時間:18,000秒 材料:XXX 分量:XXkg オペレーターの経験と勘で材料の加工時間を設定。 AIがパラメータを最適化。 オペレーターの熟練度によって品質に差が出てしまう… 経験の少ないオペレーターでも、安定した品質を保持できるように! 6
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製品構成・ライセンス 製品構成 シーケンサ一式 ※別途ご用意ください POW CPU 0 1POW 2 CPU 0 1 2 デバイスブレイン 本製品 <基本セット> ・基本ベースユニット ・電源ユニット ・CPUユニット ・C言語インテリジェント機能ユニット 設定ソフトウェア 組込AIソフトウェア 型式:RD55UP12-V ソフトウェア 役割 必要ライセンス 設定ソフトウェア AIモデル開発用のWindowsアプリケーションです。 デベロッパ 本ソフトウェアを用いて、組込AIソフトウェア上で動作させるAIモデルを作成します。 ライセンス 本ソフトウェアをご利用の際には、予め弊社製品サイトでユーザー登録が必要です。 組込AIソフトウェア シーケンサ(C言語インテリジェント機能ユニット)上で推論を実行するソフトウェアです。 ユニット 設定ソフトウェア上で作成したAIモデルを用いて、シーケンサ上で推論を実行します。 ライセンス 本ソフトウェアが書き込まれたSDカードをC言語インテリジェント機能ユニットに装着するこ とで動作します。 ライセンス ライセンス ライセンス形態 ライセンスの必要数 備考 デベロッパ サブスクリプション 1人の開発者(設定ソフトウェア 契約期間中のみ設定ソフトウェアの利用が可能。 ライセンス (更新は年単位) の利用者)につき1ライセンスが 製品のアップデートとサポートが利用可能です。 必要です。 1ライセンスにつき、最大3台の 設定ソフトウェアおよび組込AIソフトウェア アップデート PCに設定ソフトウェアのインス のバージョンアップ トールが可能です。 サポート 製品の技術サポート(メール、電話) ※ ※ AIモデル生成に関する技術支援はサポート対象外です。 ユニット 買い切り 組込AIソフトウェアを組込む デベロッパライセンスを所有しているお客様のみ ライセンス C言語インテリジェント機能ユ ご購入可能です。 ニット1台につき1ライセンスが必 要です。 デベロッパライセンス ユニットライセンス 1台目 開発者A (ライセンス所有) 2台目 デベロッパライセンス所有者は最大3台のPCに 3台目 設定ソフトウェアのインストールが可能 1台目 開発者A (ライセンス所有) 2台目 ユニットライセンス×2を所有 開発者B ユニットライセンスは組込AIソフトウェアを組込む (ライセンス未所有) C言語インテリジェント機能ユニットの台数毎に必要 3台目 ※ 本製品にはMELSEC iQ-R本体やC言語インテリジェント機能ユニットは 含まれません。別途ご用意いただく必要がございます。 複数の開発者でライセンスを共有することはできない (1人の開発者につき1ライセンス必要) 7
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価格表 製品名 製品形態 型式 標準価格 備考 ・サブスクリプション(年間) ・設定ソフトウェア使用権およびアップデート、サポートをご提供 デバイスブレイン ・ユニットライセンスは別途購入必要 ダウンロード版 DBRMEL ¥250,000/年 デベロッパライセンス <製品形態> 設定ソフトウェア:ダウンロード提供 ・買い切り ・C言語インテリジェント機能ユニット上で組込AIソフトウェアを動かす 権利をご提供 ダウンロード版 DBRMEL-UNIT-DL ¥60,000 ・SDカードはお客様にて別途準備が必要 <製品形態> デバイスブレイン 組込AIソフトウェア(SDカードイメージファイル):ダウンロード提供 ユニットライセンス ・買い切り ・組込AIソフトウェアをC言語インテリジェント機能ユニットに組込む 権利をご提供 SDカード版 DBRMEL-UNIT-SD ¥90,000 ・ソフトウェア書き込み済のSDカードをご提供 <製品形態> 組込AIソフトウェア:SDカード提供 設定ソフトウェア <製品形態> - DBRMEL-MEDIA ¥10,000 メディア 設定ソフトウェア:CD提供(メディアが必要な方のみご注文ください) ※ 本製品にはMELSEC iQ-R本体やC言語インテリジェント機能ユニットは含まれません。別途ご用意いただく必要がございます。 ※ デベロッパライセンスで提供する製品およびサービスは、サブスクリプション契約期間中のみ利用可能です。 ※ 1人の開発者(設定ソフトウェアの利用者)につき1つのデベロッパライセンスが必要です。 ※ ユニットライセンスは、組込AIソフトウェアを動作させるC言語インテリジェント機能ユニット毎に1ライセンス必要です。 ※ ユニットライセンスは、デベロッパライセンスを所有しているお客様のみご購入頂けます。(ご購入の際にはデベロッパライセンスのシリアルNoが必要です) 設定ソフトウェア動作環境 コンピュータ本体 Windows(64bit)が動作するコンピューター 基本OS Windows11,Windows10,日本語OS その他の情報は メモリ 2GB以上(推奨8GB以上) 製品WEBサイトをチェック! ハードディスク 1GB以上 LANアダプター Windows上で動作可能なアダプター フレームワーク .NET Framework 4.7.2以上 ※Windows UpdateによるOS更新に伴い、保証外のバージョンとなる可能性があります。 https://www.faweb.net/product/devicebrain 〒615-8501 京都市右京区西京極豆田町29 技術サポートダイヤル 075-325-2261 受付時間 9:00~12:00/13:00~17:00 (土日祝除く弊社営業日) HP :https://www.faweb.net YouTube:https://www.youtube.com/@faweb 本書記載の会社名及び商標は、各社の商標または登録商標です。本書記載の内容は将来予告なく変更することがあります。 2023年12月