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【予知保全】時系列データ自動分析マシン CX-M

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時系列データ自動分析マシン CX-M

最終更新日:2021年07月09日

東京エレクトロン デバイス 株式会社
東京エレクトロン デバイス 株式会社
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設備の異常検知、故障予測、AIモデル生成を自動化!分析・開発作業を自動化することで素早いデータ活用を実現します。

製造現場では、生産性向上、品質改善、設備保全のために設備のデータ活用が進んでいます。しかし、こうした取り組みには、モノづくりの知識や技術に加えて、ITやデータサイエンスといった新しい知識・技術が必要であり、想定以上に多くの時間とコストがかかっているのが現状です。時系列データ自動分析マシン「CX-M」は、CX-Mは、お客様(製造業)の予知保全や品質改善を目的に、設備の異常検知、故障予測のための時系列データ分析作業と推論モデル(AI)生成を自動化するマシンです。従来データ分析の専門家(データサイエンティスト)が行っていた分析作業(データ前処理、特徴抽出、機械学習による推論モデル(AI)作成)およびプログラム開発作業を自動化し、データ分析の知識がない利用者でも、素早く高度な機械学習を活用したデータ分析が可能です。

    分析機器・装置
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【予知保全】時系列データ自動分析マシン CX-M

cxm7.png
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  • 関連リンク - https://www.inrevium.com/product/cxm/

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基本情報

【利点】 1.分析作業を自動化できる  データ分析作業の自動化により専門家がいなくても、  自社工場内で取り組みが進められる 2.工場内で運用できる  分析作業で作成した推論モデル(AI)をプログラム開発することなく、   すぐに設備監視システムで利用できる 3.初期費用を抑えられる  高度な機能をコストを抑えながら利用できる契約体系(サブスクリプション) 【特徴】 1. 最適な分析方法を探索し精度の高い推論モデルを自動生成 2. データ分析の目的や設備データに応じた分析機能 3. 推論モデル(AI)の特性と推論理由を可視化 4. 推論モデル(AI)は監視システムですぐに利用可能 5. 直観操作で誰でもデータ分析作業が可能

価格帯

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用途/実績例

【適用例】 1. 課題:回転体(軸受)の異常検知 ↓ 振動・電流データから正常・異常判別 2. 課題:加工部品の良品検査 ↓ 電圧、振動データから良否判定 3. 課題:プレス機の予知保全 ↓ 電流、振動、圧力から状態判別 4. 課題:炉の操業状態診断 ↓ 温度、ガスデータ等から操業状態判断

ラインアップ(1)

型番 概要
CX-M お客様の予知保全や品質改善を目的に、設備の異常検知、故障予測のための時系列データ分析作業と推論モデル(AI)生成を自動化するマシンです。

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自社で運用できる IoT データ活用プラットフォーム CXシリーズ

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東京エレクトロン

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東京エレクトロンデバイスのPB(プライベートブランド)事業は、「画像処理」「データサイエンス」「ロボティクス」などの保有技術を融合し、半導体・パネル製造現場や工場・ロジスティクス現場の作業を自動化・効率化する設備や、半導体製造装置・工作機械・加工機・検査装置など各種装置・システム向けの組込みソリューションを開発・提供しています。 さらに、設計・量産受託サービスは inrevium(インレビアム)ブランド として展開し、お客様の基板の仕様検討から設計・試作・評価・量産試作・量産までをワンストップで提供。自社技術とグループ内での一貫受託体制を活かすことで、開発効率の向上や自動化・省人化による生産性改善に貢献しています。

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