top of page

異常検知・寿命予測

センサーデータから設備の異常や寿命をAIが高精度に予測

「異常検知・寿命予測ソリューション」は、センサーデータから得られる時系列データや音声データをもとに、それぞれの特性を解析することで設備故障の兆候や異常を事前に予測、検知しあらゆる設備の保守・保全業務効率化と寿命予測を実現します。安定した生産ラインの稼働には製品を製造する設備の異常や故障の兆候をいち早く発見することが重要です。AIの導入により設備の状態をリアルタイムで監視し、高精度に異常を検知することでメンテナンスにかかる保守コストの削減や高い生産性の継続的維持を可能にします。

Use Cases

このような活用ができます

目的や用途に応じた柔軟なカスタマイズが可能

生産設備の保全や交換メンテナンス時期の見極め

目的や用途に応じた柔軟なカスタマイズが可能

全製造工程における異常の迅速な発見

目的や用途に応じた柔軟なカスタマイズが可能

監視員や保全員の省人化・遠隔化

Solution Features

このような活用ができます

目的や用途に応じた柔軟なカスタマイズが可能

目的や用途に応じた柔軟なカスタマイズが可能

目的や用途に応じた柔軟なカスタマイズが可能

少量のデータでも高精度に活用できる設計

目的や用途に応じた柔軟なカスタマイズが可能

最新の高精度モデルを活用し、環境に合わせた提供が可能

従来は、熟練工による目視でのデータ監視や経験則に基づいた異常の検出が為されてきましたが、センサーデータから得られたデータを最新の機械学習モデルに学習させることで、人手に頼らない異常の検出が実現します。保全業務での膨大なデータ量の確認や長時間に及ぶ監視といった負担を軽減します。

生産ラインに設置している膨大な数のセンサーデータの中から、

高い異常度を示すセンサーデータをピックアップすることが可能です。


長時間にわたる監視の中でも高精度に異常を検出することが可能です。

Related Technologies

各業界の業務課題をAI技術によって解決へ導きます。

Gradient_edited.jpg

Tech Insights

By NABLAS

生成ディープラーニングの可能性と

リスクを探る

ディープフェイクの技術は社会にとって差し迫った脅威ですが、基盤技術である「生成ディープラーニング」は産業的に価値の高いであり、多くの産業に変革をもたらすことが期待されている有望な技術です。NABLASでは、ディープフェイクの脅威や負の側面だけでなく、基盤技術の生成ディープラーニングやフェイクの検知技術にもハイライトを当てたホワイトペーパーを公開しています。

bottom of page