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予知保全 異常判別プログラム自動生成マシン CX-M

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CX-Mは、時系列データを入力すると「データクレンジング」「特徴の抽出」「機械学習による判別モデル作成」「判別精度検証」を独自ソフトウェアで行い、異常判別プログラムを自動で生成する専用マシンです。利用者はデータ分析技術の知識がなくても、数値データを用意するだけで自社基準の設備状態を判別するプログラムを生成できます。生成した異常判別プログラムは出力することができ、製造現場や、自社のシステムに組み込むなど任意の環境での利用が可能です。

課題

■収集したデータを活用できていない

データ収集は開始しているが、そのデータからどの様に異常検知や故障予測を実現すれば良いのかを悩む企業が増えています。背景には、データ分析専門家の人材不足や分析業務の難しさがあります。

■設備のデータは社外に出せない

設備のデータはデータ容量が大きいため、クラウドなど外部システムでの保存や解析はコスト面でも課題があります。また、多くの製造業ではこうした設備データを外部システムに持ち出すことがセキュリティの面で、難しいため工場内でのデータ活用が完結する方法が求められています。

 

利点

■CX-Mが選ばれる4つの理由

CX-Mは設計の予知保全のためのデータ分析に特化したオンプレミスで利用できる分析製品です。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で活用することができます。また、少ない投資から利用を開始できるため、投資対効果を確認しながら、利用を広げていくことができます。

特徴

■3ステップで予知保全を実現

1.分析目的とデータに合わせて機能を選択
収集したデータの内容と目的に合わせて最適な分析方法を選択できます。

 

A 複数状態の発見と分類
稼働状態ファイルから分類モデルを作成

B 正常からの外れ値検出
正常状態ファイルから判定モデルを作成

C 正常・異常を判別
正常・異常分類済みファイルから判別モデルを作成

 

2.最適な分析モデルを自動生成

分析用のCSVファイルを用意すれば、分析モデル作成に必要な作業を全てCX-Mが行います。お客様は分析結果と分析過程の情報を確認し、現場で利用するか判断いただけます。

 

3.作成したモデルを配備しオンライン診断開始

作成したモデルは、CX-Mから出力し別のPCやサーバー上で動作させることが可能です。それにより設備のデータを即時に診断し、監視することが可能となります。

 

■適用例

課題:回転体(軸受)の異常検知
振動・電流データから正常・異常判別

課題:加工部品の良品検査
電圧、振動データから良否判定

課題:プレス機の予知保全
電流、振動、圧力から状態判別

課題:炉の操業状態診断
温度、ガスデータ等から操業状態判断

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)

動画

分類モデル作成

未分類のデータを自動で分類しその分類モデルを作成

動画

外れ値モデル作成

正常データから外れ値比率による判定モデルを作成

動画

判別モデル作成

正常・異常分類済みデータから判別モデルを作成

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

分析診断サービス

データ分析診断サービスにお申し込み頂いたお客様には、CX-Mの製品紹介、デモンストレーション、簡易分析サービスをご紹介します。簡易分析サービスは、お客様から分析用のデータをお借りし、CX-Mで分析を行いその結果をご報告します。これにより、製品のご購入前に具体的な成果と利用イメージをお持ちいただくことが可能です。本サービスの主なステップは以下の通りです。

【ご利用ステップ】

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