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予知保全 予知保全のための時系列データ分析マシン

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CX-Mは、予知保全や品質改善を目的に、設備の異常検知、故障予測のための時系列データ分析作業と推論モデル(AI)生成を自動化するマシンです。従来データ分析の専門家(データサイエンティスト)が行っていた分析作業(データ前処理、特徴抽出、機械学習による推論モデル(AI)作成)およびプログラム開発作業を自動化し、素早いデータ活用を実現します。

概要

CX-Mは、従来専門家が行っていたデータ分析作業を自動化し予知保全を実現する全く新しい製品です。設備の時系列データを分析専門知識のない生産技術者や設備保全者でも簡単に操作でき、分析結果をすぐに現場に活用することができます。

 

時系列データ分析の自動化

 

【活用テーマ例】

【設備の予兆検知】ベアリングの摩耗検知

【生産性の向上】ドレスタイミングの最適化

【品質の向上】溶接の出来栄え検査

【品質の改善】良品・不良品原因調査

利点

予知保全システムを実現するために、工場現場の方にとって重要な以下の図の3つの利点をご提供します。特にモノづくりのデータは機密性が高く、外部への持ち出しは難しく、外部のネットワーク接続ができないことが多くあります。CX-Mは、コストを抑えながら、工場の中でお客様が主体となり分析作業を効率的に進められます。

 

利点

特徴

1. ワンクリックで最適な診断基準プログラム(推論モデル)を自動生成

CX-Mは、時系列データの分析に必要な「位置合わせ」「特徴抽出」「機械学習」「推論モデル生成」の一連の作業を自動で行い、どの組み合わせの処理が一番精度の良い結果が得られるかを試行錯誤し見つけ出します。

 

 

 

2. 目的・データにあった分析機能

お客様の持っているデータと現場課題に応じた分析メニューが用意されています。「収集したデータを特徴で分類する」、「正常データを学習して変化を検知する」、「過去の教師データをもとに状態を判別する」等が可能です。

 

目的・データにあった分析機能

 

 

3. モデル特性と推論理由を可視化

機械学習を用いた分析では、作成した推論モデルがどのような特徴や論理で判断しているのかを可視化することができず、仮説による考察しかできませんでした。CX-Mは、推論モデルの判断する特徴を定量化するとともに、判断した根拠、自信度も可視化し、仮説ではなく事実に基づいた考察を可能にします。

 

モデル特性と推論理由を可視化

 

4. 診断基準プログラム(推論モデル)をすぐに現場で活用

作成した推論モデルは、監視PCやServer上で簡単に動作させることができるため、システム開発の時間とコストを大幅に削減します。

 

診断基準プログラム(推論モデル)をすぐに現場で活用

 

5. 直観操作で誰でも利用可能

CX-Mの操作は、グラフィカルな専用画面が用意されているため、マウスとキーボードだけで誰でも簡単に行えます。分析メニューを選択し、分析データを登録、モデル作成を実行すれば自動で分析作業が開始されます。操作マニュアルも充実していますので安心してご利用いただけます。

 

直観操作で誰でも利用可能

製品仕様

■CX-Mハードウェアスペック

項目 CX-M HW 第2世代
筐体 キューブ型コントローラー
216(幅)×332(奥行)×198(高)mm
電源 500W(80PLUS SILVER) ※AC電源ケーブル付属
質量 約4.0kg
CPU Intel® Core™ i9-9900K(8コア/16スレッド, 3.6GHz)
メモリ 64GB
ディスク SSD 2.5インチ 512GB
OS Ubuntu
映像端子 HDMI×1、DisplayPort×2
インターフェース (前面)USB3.1Gen1 ×2
(背面)USB2.0×2、USB3.1Gen1 ×2、USB3.1Gen2 ×4(前面)ヘッドホン出力×1、マイク入力×1
(背面)ライン入力×1、スピーカー出力×1、マイク入力×1LAN 2ポート(10BASE-T/100BASE-TX/1000BASE-T)

紹介動画

動画

分類モデル作成とテスト操作最新デモ

時系列データをCX-Mでデータ分析し機械学習で分類モデルを作成しテストする動画をご紹介します。

動画

判別モデル作成とテスト操作最新デモ

時系列データをCX-Mでデータ分析し機械学習で判別モデルを作成しテストする動画をご紹介します。

動画

外れ値モデル作成とテスト操作最新デモ

時系列データをCX-Mでデータ分析し機械学習で外れ値モデルを作成しテストする動画をご紹介します。

動画

予知保全の課題と対応

予知保全実現のための分析課題解決をご紹介

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