正常時の製造運転データをAIに学習させることで、未経験のトラブルを検知でき、現場エンジニアに寄り添ったシステムを提供します。
【こんなお悩みはありませんか？】 ・異常データが無い（少ない） ・誤検知が多い（精度が低い） ・現場で使われない（ブラックボックス化） SAILESSでは、せっかくのシステムをブラックボックス化しないためにも、現場の声を最優先に、災が起きる予兆を知るための使えるAIサービスをご提供いたしております。 【SAILESSができること】 ・正常データを利用してシステム構築 ・未経験トラブルも予兆検知 ・ユーザーによる運用（検知モデルの再学習が容易）、横展開が可能 【異常予知ができるからこそ、製造・保全業務の課題解決で収益改善】 SAILESSを導入することで、製造ラインの緊急停止回避や、 生産ロスを低減できます。また、保全部門においては、状態基準保全 （CBM）を取り入れることができ、保全費用の削減や重大事故を 防止することで、最適なプラント・ファクトリー運営に寄与します。
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基本情報
【サービス内容(BTOモデル)】 １．課題ヒアリング・データ分析（PoC） 様々なお客様の現場課題に対して、ジャストフィットした予兆検知 システムを提供するため、目的や課題、検知したい異常、現状のデータ 取得状況をヒアリングし、データ分析から対応可能です。 ※対象データが現場止まり、蓄積されていない場合でも データベースの 構築からご支援いたします。 ２．異常検知アルゴリズム選定 予兆検知は検知したい異常によって、アルゴリズムの最適解が 異なります。SAILESSではデータ分析結果から、異常検知に必要な様々な アルゴリズムからベストな手法を選定します。 ３．検知システム構築 最適なアルゴリズムを用いて新たな指標となる[異常度]を算出し、 可視化します。監視画面は様々なPIMS（プラント情報管理システム） ツールやOSS（オープンソースソフトウェア）などでの構築が可能です。 また、お客さま専用の監視画面開発にも対応いたします。 対象設備などの経年劣化による誤検知に備え、ユーザご自身が操作・ 結果が評価が出来るよう、AIモデルの再学習支援システムも 提供いたします。
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用途／実績例
【定常プラント】 工程全体：チョコ停削減による収益改善、 故障早期発見による保全費用削減 蒸留塔、反応器：異常の早期発見による品質低下防止 センサー：突発故障の回避による収益改善 【セメント工場】 キルン：異常早期発見による品質低下防止 【組立】 制御装置：保全の効率化 ※その他の非定常バッチプラントでも導入可能です。
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企業情報
当社は、化学・建設資材・産業機械・エネルギー等の幅広い分野で事業展開しているUBE株式会社の情報システム部門を発展させ、1983年に設立しました。製造業特有の機能であります研究開発・設計・生産・品質等の管理業務はもとより、調達・販売・物流業務や会計・人事等の情報システムの構築・運用において豊富な実績を有しており、その一部はシステム商品（パッケージソフトウェア）として提供しております。