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検知(センサ) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日: 集計期間:2025年08月20日~2025年09月16日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。

検知の製品一覧

46~50 件を表示 / 全 50 件

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異常音の検知に!ワイヤレス音圧測定システム(NETIS

クラウドによる常時遠隔監視、音の発生源が分かる

クラウド型のワイヤレス音圧測定システムのご案内 本システムは、独自開発のメッシュ無線技術「UNISONet」を採用し、導入コストの低い音圧測定を実現します。(NETIS登録番号:KT-230117-A) ■システムの主な特長 ・コンパクトでケーブル不要の設計により、複数地点での測定が手軽に可能 ・電池駆動のセンサーは最大6か月間使用可能 ・音の発生源を遠隔から即時確認(リアルタイム監視およびアラート機能搭載 ■便利な機能 ・ワイヤレスだから状況に合わせて簡単にセンサーの位置を変更可能 ・現場でのデータ収集が不要、クラウドから直接データダウンロード可能 ・広範囲(最大20km)で計測可能、センサーは100台以上を接続可能 ■導入するメリット ・設置が簡単で電源工事が不要なため、導入コストを削減可 ・測定・記録・監視の作業負担を軽減 ・計測業務の自動化により、作業効率を大幅に向上 レンタルおよびWレンタルも可能です。 さらに詳しい情報や導入に関するお問い合わせは、PDF資料をご覧いただくか、直接ご相談ください。#2

  • その他計測・記録・測定器

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『AI故障予測』波形データによる異常検知、故障予知、生産性の向上

AIを活用することで、しきい値判定では難しい機械の予兆検知・予測が可能。異音・振動検知による製造品質・生産性の向上に貢献します

センサ等の時系列データから機械の異常を検知・予測するAIモデルを構築 正常から故障に至るまでの数値データを疑似的に作成できるため、データ収集の負担が少なく、短い期間で故障予兆のAI機能を開発可能。 「何かが違う(異常)」を検知、「これから変わる(故障)」を予測 AIによる設備の異常検知や予測を行うためには、その異常の検知や予測に有効なデータが大量に必要となります。 AlliomWaveは少量の実際の波形データから学習に必要な大量の疑似波形データを自動生成可能。これにより、短期間で高精度なAIモデルを生成いたします。 【特長】 ■データを作る:少量の波形データから大量の疑似波形データを生成  生成した疑似波形データの確からしさは「類似度」で判別可能 ■AIを作る:最短5分でAIモデルが完成 ■AI実行:YASKAWA Cockpitと連携することですぐに購入可能 ■生成した疑似波形データはお好きなAI開発環境でもお使いいただけます(オプション機能) ■お客様が収集したデータの中から目的に適したデータをエイアイキューブで選定します 三明はエイアイキューブの代理店(商社)です

  • その他 生産・開発用ソフトウェア・システム
  • その他生産管理システム
  • その他運用管理ソフト

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不良品の連続生産防止・手直しロス削減に。AIを使った工具欠損検知

工具監視AIソリューションを提案。切削工具の折れ・欠けをリアルタイムに検知!不良品の連続生産防止・ロス削減に

切削工具の欠損・チッピングによる不良品の連続生産や、工具交換のロスなどでお悩みではありませんか? 課題解決には、工具監視AIソリューション『OMNI edge』がおすすめです。 AIが加工の度に工具ごとの加工波形を学習し、欠損やチッピング、摩耗度を推定。 簡単・スピーディーな導入で、高精度な異常検知を実現します。 【おすすめの理由】 選定不要:センサ・通信環境・モニタリングアプリのほか、アラート機能もワンパッケージで提供 設置簡単:センシングはモータケーブルにCTをクランプする方式で、簡単に設置 設定レス:閾値やパラメータ設定なしで、設置した日からデータの取得・解析スタート 高精度 :データの蓄積とAIの解析により、自動で検知精度アップ ※詳しくは、<カタログをダウンロード>より資料をご覧ください。  特長のほか、自動車部品、機械部品の製造現場での事例をご覧いただけます。

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  • その他セキュリティ・監視システム

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機械設備の異常検知に!IoT通知システム『インフォーム L-4』

欲しい情報をリアルタイムに通知!設備やセンサーからの信号入力で、異常発生時にLINEでお知らせ!

『インフォーム L-4』は、現場の状況をLINEで通知を送ることができるIoT通知システムです。 PLCやセンサーなどからの信号入力を契機に、 あらかじめ設定したメッセージがLINEに通知され、現場の状況を共有することが可能。 グループLINEにすることで、グループでの共有も可能になります! 【装置仕様】 ■本体サイズ ・リレーなし:横(W)125mm×縦(D)175mm×高さ(H)60mm ・リレーあり:横(W)200mm×縦(D)300mm×高さ(H)130mm ■電源:AC 100V 10W ※Wi-fi環境必要(2.4GHz帯のみ対応) ■入力:4点(オプションで4点ごとに増設可能) ■購入時に文言を自由に設定/オプションで様々な信号入力が可能/  電話通報が可能/防滴対応 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

  • ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)

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IoT による安価なモニタリング 点検、損傷認識、損傷検知

キーワード: IoT UAV AI 構造 モニタリング 点検 損傷

 日本では橋梁などの構造物の老朽化が進んでおり、また地震後の速やかな性能回復に向け、構造物の損傷被害を速やかに確認できることが重要である。近年ロボットや小型無人機(UAV)を用いた構造損傷や劣化への注目度が高まっており、高価な点検業務に特化したUAV も開発されているが、通常のスマホや汎用空撮用UAV だけでも多くの高精度な写真やビデオを取れる。  これらの映像を見て手動的分析することもできるが、  (1)膨大のデータ処理に時間を費やしてしまうことや  (2)長時間の作業による疲労とミス  (3)高度専門な知識と安定した判断基準が必要  などの点を考えると、自動化した画像データ処理もしくリアルタイムの損傷自動検知が望ましい。そこで 、深層学習を用いて大量な損傷写真を機械に学習させば、損傷の自動検知が可能となる。本技術は、損傷画像に対する深層学習の有用性の検証として、過去に行われた橋梁目視点検などで収集した画像を元に深層学習を用いた画像分類を試みた結果、高い損傷検出精度がある。

  • その他計測・記録・測定器

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