機械設備の振動や音の変化を可視化AI”D’Insight”で分析し、故障の予兆を早期に捕捉。故障による損失を回避するオンラインサービスが登場。多様な機械設備に適用可能。
このため、古くから多くの技術者が 故障予知 にチャレンジしてきました。典型的な方法は、機械設備の温度や圧力、電流などをモニターし、一定範囲の値を外れると警報を出すという仕組みです。しかし、この方法は誤作動が多く、 故障予知 としては多くの場合機能しません。 近年、 機械学習 の技術が発展し、故障事例を学習することで、 故障予知 が可能と考えられました。しかしながら、故障は滅多に発生しないため、十分な学習用データを確保することが困難なため、限定的な適用に留まっています。 本サービスでは、機械設備の振動や音などの特性から、その状態の「変化」を弊社独自の 可視化 ＡＩである”D’Insight”により 可視化 ・定量化することで、「異常な変化＝故障の予兆」をいち早く捕捉し、必要な メンテナンス を講じることで故障による損失を回避するもので、多様な機械設備に適用できます。教師有/無ＡＩの適用領域：故障など滅多に起きない事象では、良質の教師データの確保が難しい。その場合は、対象の状態の変化の異常を検知する方法が有効です。 故障予知 オンラインサービスの３つの特徴.
このため、古くから多くの技術者が故障予知にチャレンジしてきました。典型的な方法は、機械設備の温度や圧力、電流などをモニターし、一定範囲の値を外れると警報を出すという仕組みです。しかし、この方法は誤作動が多く、故障予知としては多くの場合機能しません。 近年、機械学習の技術が発展し、故障事例を学習することで、故障予知が可能と考えられました。しかしながら、故障は滅多に発生しないため、十分な学習用データを確保することが困難なため、限定的な適用に留まっています。 本サービスでは、機械設備の振動や音などの特性から、その状態の「変化」を弊社独自の可視化ＡＩである”D’Insight”により可視化・定量化することで、「異常な変化＝故障の予兆」をいち早く捕捉し、必要なメンテナンスを講じることで故障による損失を回避するもので、多様な機械設備に適用できます。教師有/無ＡＩの適用領域：故障など滅多に起きない事象では、良質の教師データの確保が難しい。その場合は、対象の状態の変化の異常を検知する方法が有効です。 故障予知オンラインサービスの３つの特徴
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