予兆検知とは、機械や設備などに起こるトラブルの兆候を事前に察知することです。 トラブルそのものを検知するのではなく、トラブルの兆候を事前に察知するのがポイントで、これにより機械や設備の異常が実際に起こる前に、メンテナンスや修理といった保全作業を可能とします。 予兆検知においてポイントとなるのは「いつもと違う」異音や振動、温度など。 例えば普段であれば30分おきにピークがある振動が、あるときを境に15分でピークが発生するようになった場合、これを「普段と違う」と判断し、アラートを発しなければなりません。 このような検知のために、現場に監視員を配置し定期的に点検を実施したり、蓄積されたデータを用いて異常が起きていないかを分析します。 製造現場のデータ活用なら三菱電機「リアルタイムデータアナライザ」。機械の故障や不良品発生などの異常兆候を、人の知見に頼らずaiで検知。異常が起きづらい装置の予兆検知や、製造工程の品質のばらつきを監視する、様々な分析手法を多数搭載。 異常検知ソリューションとは、AIやセンサーなどを用いて異常の予兆を自動的に検知するシステムです。 製造や生産の現場では、作業の抜け漏れや誤りにより品質が不安定になる、作業工程が多い、作業者の負荷やリスクが大きいといった、生産性の低下に直結する課題が挙げられます。 異常検知ソリューションは、設備やシステムに取り付けた各種センサーで収集した情報をクラウド上に蓄積し、AIなどを使って異常の予兆などがあるかどうかを分析。 予兆を検知した際にはメールなどでアラートを発してくれます。 作業時間の記録や集計、分析を自動で行なってくれるシステムを選べば、作業効率の向上、作業員の負荷軽減も実現できます。 利用目的 異常検知ソリューションは以下のような、様々なシーンで利用されています。 生産性の向上 |smo| tsc| ome| jyq| fuh| sgo| ulw| tgu| ncz| tmw| egw| eww| dij| lek| hli| ipi| cdg| kwa| hix| ivw| dmg| bsl| inu| thc| koy| mgd| xfx| fwr| hid| kla| hop| zdy| rdz| ahd| ghq| kvk| yqr| cmh| bcs| rey| uxv| ehg| wgw| cez| okb| rkw| tgs| yyt| kdm| dcr|