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自社開発の人工知能プラットフォームで安全向上、生産効率を改善します！
当社では、AIで安全向上、生産効率を改善する『メガAIブレーンサービス』を ご提供しております。 主に、安全性に注目し、ヒヤリハット・事故調票の記載項目を用いて、 原因と結果の因果関係をAIによって生成・分析し、今後発生しやすい ヒヤリハット・事故を予測するAI(ヒヤリハット)技術などを開発。 現場画像の類似性を分析して危険の判定を行うことが可能です。 【取扱品目】 ■ヒヤリハット・事故の予知/周知システム ■医療画像分析ソリューション ■生産工程最適化ソリューション ■機械故障診断ソリューション ※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。
生産設備のセンサーから取得した時系列データを分析し、設備の異常/故障を予測するシステムの構築をご支援いたします。
様々なセンサが装置・デバイスに繋がり、そこで得られるデータをAI分析し経営に活用していく「IoTの時代」が到来しています。 生産設備の異常予知の技術により、製造業においては工場の生産設備に設置したセンサデータをIoT技術で収集・分析し、設備トラブルを未然に察知し対応することが可能になり、設備停止によるリスクとコスト増を回避できます。 【想定課題】 ・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 ・故障が発生した場合の要因判定に時間がかかっている 【想定効果】 ・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 ・異常検知モデルが異常要因を推定することにより、修理部品調達や準備が時間削減
作業計画入力時にリスクを可視化する危険予知AIシステムの構築をゴールとした事例！
他社のAI検索活用事例を紹介します。 化学素材メーカー(旭化成様)の危険予知AI 同社では、化学プラントで熟練作業員の危険予知能力に依存した 安全管理体制の限界などの課題がありました。 活用後は、安全管理体制の強化と年間1,200時間の作業効率化を 実現しました。 【事例概要】 ■背景 ・過去5年間でベテラン作業員の退職率34％、ヒヤリハット事例が急増 ■成果 ・重大事故発生件数が前年比67％減少 ・危険予知判断が92％の精度で再現 ・反応槽洗浄作業のリスク評価時間が45分から8分に短縮 ※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。
