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設備の異常を予兆の段階で検知!
継承が困難な現場のノウハウを
インバリアント分析技術で活用可能に
【資料ダウンロード】設備の異常を予兆の段階で検知!
継承が困難な現場のノウハウをインバリアント分析技術で活用可能に
「いつもの状態」を自動で作成し、「いつもと違う」をいち早く発見するインバリアント分析。
宇宙船開発や大規模プラント、製造業や交通インフラなど様々な分野での活用についてシニアデータアナリストがご紹介。
インバリアント分析技術の特長
データを扱える人材の不足や判定のブラックボックス化など課題も多く、
成果を出すまでには高いハードルが存在するAI導入。
故障や品質劣化を早期に予測。直感的に扱えるUIを提供する
「インバリアント分析」が製造業のスマート監視の実現に貢献します。

導入事例
鉄鋼製造プロセスの異常判定に十分なレスポンスを有し、さらに判定に用いるデータの前処理を利用者自身でカスタマイズも可能なため、今後の設備展開を見据えた汎用性、分析・評価作業の容易さ、検知精度の高さを評価し、今回の採用となりました。

日本製鉄株式会社様
発電所においては、安全、安定かつ効率的な運用によりお客様に安心して電気を使用いただくことが求められています。一方で、発電所プラントに故障が発生することは避けられないため、プラント監視によって故障の予兆を早期に検知し、対処します。

中部電力株式会社様
生産ラインにおけるDXを加速するため、新たに稼働するラインにおいて、制御システムで管理する電流値や電圧値などの約1,500のセンサー情報からセンサー同士の関係性を自動的に発見し、本関係性に変化が起きた際にアラームを出すことで、設備の異常を予兆段階で検知し、早期対処を行います。

サントリービール株式会社様
インバリアント分析の詳細
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