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異常兆候監視サービス

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操業データから異常兆候を早期に検出し、品質向上、予防保全を実現

カテゴリー:

  • IoT
  • クラウド

業種:

  • ものづくり

生産設備の履歴データから自動生成されるモデルをもとにデータ解析することにより、製造機器の異常兆候や経年劣化の検出、製品の品質予測等が可能となります。
異常兆候をいち早く検出することにより、問題発生を未然に防ぎます。

システムの特長[ソレキア取扱:富士電機製品]

様々な条件において、高精度な予測と異常予兆の検知を実現(多変量統計的プロセス管理:MSPC※1

※1 MSPC:Multivariate Statistical Process Control 多変量統計的プロセス管理
  • 因子数※2の制約なしに、因子間の特徴抽出が可能
  • ※2 因子数:製造実績データ、設備稼働実績データ、検査結果データなどの各項目の数
  • 未知の異常でも検知可能
  • バッチ系プロセスにも対応(バッチMSPC)

「精密な分析」「長期的な分析」の両面から分析

  • 従来のシステムでは案外見落としが多い→ミクロな視点で精密な分析
  • 日常点検では長期傾向が分からない→マクロな視点で長期的な分析

機能概要

機能 概要
波形解析 ミリ秒オーダのデータを収集・解析することにより、通常は見落とされる異常を検出
経年劣化診断 日常点検では検出できない長期の劣化傾向を長期間モデルにより解析・診断
お客様のご要望に合わせて、多様な導入形態をご用意 ・オンライン解析またはオフライン解析(オフライン解析ツールはExcelで実装)
・システム導入:お客様ごとにカスタマイズしたシステムを提供
・サービス提供:システム運用に関する支援、データ解析支援、クラウドサービスを提供

導入効果

「現場データ収集⇒解析⇒問題点の発見⇒対策実施」のプロセス改善を支援

  • 製造における歩留まりを改善します。
  • 設備の稼働率を向上させます。
  • 設備稼働の最適パラメータの決定を支援します。
  • 試作過程における条件抽出を短期間で完了させます。

システム構成

エッジコントローラ/アナリティクス・AI

データ収集コントローラ FiTSAΣ

様々なフィールド機器につながり、AIアナリティクスに必要なデータを収集するエッジコントローラです。

詳細を見る

多変量統計的プロセス管理(MSPC)技術

FiTSAΣで収集したデータを、製造品質改善や設備の異常予知などに活用していただくための解析(アナリティクス)技術です。

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関連ソリューション

クラウド型工場/ビル/施設向け エネルギー管理支援サービス

工場・ビル・マンション等の省エネや、エネルギー供給と需要の最適化制御を実現するソリューションです。

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担当:事業推進部 営業時間:9:00〜17:20(土日、祝日を除く)

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