画像やセンサデータからリアルタイムな異常/故障検知、予兆検知をするシステムの構築をご支援します。
ソリューション概要
画像やセンサデータの分析、あるいは時系列データの分析で異常/故障検知をするシステムの構築をご支援いたします。
①異常検知：正常な状態から逸脱したことを検知する
下記のような異常をデータから検出します。
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・外れ値
・異常状態
・変化点
(手法)
・統計ベース ・機械学習ベース ・ルールベース
②予兆検知：正常であるが、異常につながる可能性がある状態を検知する
(As Is)故障などによる予期せぬ機能停止
・故障してから部品手配
・納品後の修理開始
※故障発生から修理完了までリードタイムを要する
(To Be)事前に故障の予兆を検知して、計画的な機能停止をする
・予兆を検知したら事前に部品を手配する
・納品に合わせて修理日時を計画する
※リードタイム短く、故障を予知保全できる
課題毎の解決策
| ＜Before＞想定課題 | ＜After＞課題解決 | |
|---|---|---|
| ・工場設備においてクリティカルパスにある機器は壊れてはいけないため、点検、部品交換を頻繁に実施しているが、過剰である可能性がある |
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・機器の異常度を判定基準としたメンテナンスによる過剰メンテナンスの抑制 |
| ・検査工程での手動による不良品の判定に時間が掛かっている |
・異常検知モデルによる不良品判別で、検査工数を削減 |
想定される業界・部門
製造業、メーカー全般
実績
目的：時系列データ異常予兆検知システムの構築
対象企業：製造関係メーカー様
期間：12ヶ月
規模：PL1名＋PM1名＋メンバー1名
納品物：異常検知モデルの構築
環境の構築
環境構築の実行手順ドキュメント
