装置異常の予兆を捉えるために従来の設備診断は、ベテラン保全員が現場に赴き五感による設備の異常や異常発生前の微かな予兆を発見する現場志向かつ属人性の高い領域でした。昨今、ベテラン保全員の勇退による技術伝承不足が深刻な問題となりつつあり、人の技能に依存しない設備管理の仕組み化に対するニーズが高まっています。DUCSOnEX(ドゥークス・オン・イー・エックス)はエッジコンピューティング(*1)と機械学習(*2)を用いて「いつもと違う状態」を検出するパッケージソフトウェアであり、人の技能に過度に依存しない新しい設備診断を実現します。設備管理の仕組み化における課題:形式知化が困難データインフラ構築コストが高い装置・機器の視覚的情報や、音・振動などの聴覚/触覚的情報は非常に大容量なため、データ収集・蓄積するためのインフラ構築に膨大な投資が必要です。データサイエンティストがいない大容量データから有益な情報を抽出するためには高度なデータ解析技術が必要ですが、自社に適切にデータを解析できる人財がいないため、解析に多大な時間がかかります。大容量データをエッジ(装置や端末の近く)でリアルタイムに収集・解析し、状態診断を実施。解析結果のみを上位システムへ転送することにより、既設データインフラの活用が可能です。機械学習による監視モデルの自動作成エッジコンピュータ内で監視モデルを自動作成するため、高度なデータ解析技術に依存せず、モデル作成にかかる時間を大幅に短縮します。製造業の付加価値創出を支援すべく長年培ってきたパターン認識技術や、データ解析技術を使用することで、高速・軽量な機械学習エンジンを実現しました。Plusを選択できます。Plusはアナログ/デジタルの入出力機能とリアルタイム性を兼ね備えているため、データ収集・解析が1台で実現でき、また、堅牢で保守性に優れています。このような課題への対策として、エッジコンピューティングと機械学習を用いた「異常予兆検知ソリューション」をご提案します。データ収集しながら監視(自動モデル構築/状態分析)し、必要なデータのみ蓄積することで、「通信インフラ構築コストの最適化」と「監視モデル作成にかかる時間の大幅短縮」を実現しました。装置の突発的な異常発生やその予兆検知をする際、情報を即時に共有することで迅速かつ的確なアクションを起こすことが可能となり、設備稼働率や安全性への寄与につなげることができます。このようなソリューションを具体化するための仕組みとして、価値共創環境「GRANDSIGHT」、設備保全管理システム「eServ」、およびアフターサービス基幹業務ソリューションパッケージ「ServAir」を提供しています。とこれらのソリューションを連携することで、装置メーカ様はエンドユーザーに納入した設備の異常予兆を把握し、設備が停止する前にしかるべき措置を提案することができます。それにより、「突発的な設備異常発生による生産ロスの低減」という付加価値をエンドユーザーに提供することができ、「攻めのサービス」が可能となります。ソリューションを実現していくためのツールとして高いポテンシャルを持った技術です。エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングを活用することで各種システムの統合が可能となり、つながる工場を加速していくための基盤ともなりえます。わたって持続可能」な生産の実現に貢献していきます。Corporationトップ。