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MATLABを使った故障予測で一歩先のメンテナンス！予知保全システム開発事例
近年は製造業、インフラなど様々な現場においてデータ活用が進んでおり、 「予知保全(Predictive Maintenance)」の取り組みが注目を浴びています。 当ホワイトペーパーでは、予知保全システムの開発事例と関連技術を ご紹介します。 【掲載内容(抜粋)】 ■大量のセンサーデータに潜む知見 ■予知保全システムの開発事例 ■MATLABを使った予知保全ワークフロー ■まとめ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
予知保全ワークフローや信号ベースの手法を使用した特徴抽出など掲載しています
予知保全アルゴリズム開発で重要となる手順は、状況インジケーターの 特定です。 それはシステムの劣化とともに予知できる形で挙動が変化するシステムの 特長です。状況インジケーターは故障と正常な動作との区別に役立ちます。 資料では、状況インジケーターの概要をはじめ、予知保全ワークフローなどを 掲載しております。 【掲載内容】 ■状況インジケーターとは ■視覚的な演習 ■信号ベースの手法を使用した特徴抽出 ■予知保全ワークフロー ■よい特徴の概要とそれが重要である理由 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
DataRobotを活用！保守点検時、異常発生時の対応工数削減した事例
DataRobotを活用！保守点検時、異常発生時の対応工数削減した事例 製造業にて、設備保全の品質向上を 実現した事例をご紹介します。 同社では、設置部品が推奨施工条件通りに施工されているかどうか、 推奨施工条件とは異なる場合はどこに異常個所があるのかを把握したい という課題がありました。 そこで、DataRobotを用いることで、センサーデータから、部品の施工状況 での異常個所部分を推測するモデルを開発。保守点検時、異常発生時の対応 工数削減という効果がありました。 【事例概要】 ■業種：製造業 ■業務：設備保全 ■課題：AutoMLツール、要因分析 ■アナリティクス・AIソリューション ・部品の施工状況での異常個所部分を推測するモデルを開発 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
企業の従業員が利用するARサービス！関わる分野向けにカスタマイズが可能
当社で取り扱っている『Aspace Enterprise』を、保守・保全・メンテ ナンス部門の従業員向けの業務サポートへ活用した事例をご紹介いたします。 保守運用、保全、組み立て工程の支援などで活用が容易な、シナリオ型 ARソリューションで、「モノの認識」と「空間の認識」を実現。 また、保守・メンテナンス業務に関わる分野向けにカスタマイズすることも 可能です。 【事例概要】 ■導入システム ・3D-AR CAD/VPS認識シナリオ駆動 ・3D-AR 画像AI連携 ※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。
移植開発不要！組込機器GUIのスマートデバイス連動パッケージ
『GENWARE AIR』は、スマートデバイスと連動した組込機器のGUI開発を 強力に支援することができます。 スマートデバイスはH/WやOSの変更期間が短く、各社の製品に対応する ためには多大な開発工数やメンテナンス工数が必要となりますが、 当製品を導入することによりスマートデバイス側のソフト開発が不要に。 組込機器側のソフト開発だけとなり、開発工数、メンテナンス工数を 大幅に削減することができます。 【特長】 ■スマートデバイスを組込機器のGUI端末として使用可能 ■スマートデバイスのソフト開発は不要 ■軽量かつセキュアな通信を実現 ■純国産の製品ならではのきめ細やかな技術サポートや カスタム開発支援サービスを提供 ■組込機器のGUI開発工数を従来の1/10以下に削減 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
