状態変化検知サービス

データ活用・判定の負担を軽減

状態変化検知サービスの特長

• 使い勝手がシンプル 、少ない操作や設定でデータを解析できます
  解析したいセンサを選択いただくことで、お客様が、解析結果をシステムの画面などで確認できるようになります。その間の解析処理については本サービスがAIを用いて解析し、解析結果を通知します。

• 経年変化や外乱による誤判定を軽減します
  定期的に自動で判定基準を見直す仕組みを組み込み、誤判定のアラームが頻発しないような対策を取り入れています。

• データ活用により効率的な設備管理が可能です
  設備の状態変化の判定結果をお客様の保全、生産情報と合わせて活用いただくことで、効率的に設備管理を行うためのお客様の意志決定の支援につながります。

事例

突発故障した設備のデータ解析例

IoTを活用した予防保全のトライアルを目的としてSushi Sensor、広域モニタリングシステムを用い、連続稼働していたポンプ4台の振動データを常時監視。
上記では運用中に発生した突発故障の予兆を捉えることができませんでしたが、状態変化検知サービスで解析することで、3週間前から予兆を検知し警告状態を維持していました。

 

ノイズ・緩やかなデータドリフトへも対応

ノイズや緩やかなドリフトの誤判断要因の影響を抑制することが可能です。

AI解析処理の構成

データ判定について

データの前処理で、移動平均処理を行い、データに含まれる外乱などによるノイズを除去します。
次のAI解析処理では、移動平均処理されたデータを用い、1週間分のデータを学習単位として、学習モデルを生成します。
最大４週分のAIによる学習モデルを用いて判定が開始されます。
＊判定開始後も、1週間ごとに学習し、学習モデルを更新して判定する仕組みとなっています。

警告の仕組み

警告と判断した期間のデータは学習しないよう制御され、直近4週分の学習モデル全てで正常ではないと判定された場合に注意のアラーム判定するというAND判定となります。

各処理を組み合わせることで、学習したデータの傾向変化に対するアラームの誤判断を軽減します。

AIに関する専門知識は不要

AI解析を実施しようとした場合、AIの専門家による対応が必要でしたが、簡易的に調整できるインターフェースにより誰でも調整可能です。

間欠動作する設備でも誤判断を抑制

間欠動作のデータに対し、稼働区間のデータに対する誤判断の影響を抑制することが可能です。
連続する振動加速度、速度などのデータだけでなく、頻繁に稼働、停止する際、稼働時に振動が急上昇するようなデータに対し上限を設定することができます。
また、予め認識している停止期間中でデータを解析すべきではない場合、下限値を設定し、下限値以下のデータを解析から除外させることができます。

これにより稼働区間を対象にしたデータの解析のみで解析できるようになるため、誤判断の影響を抑制することができます。

 

手間のかかる解析設定も一括で

解析データを選択する設定は一括で複数のセンサに適用可能。
同じ種類のセンサに対して、共通の設定内容で解析させることができます。
画面上でセンサをグルーピング、選択したグループに同じ情報を一括設定で完了。簡単便利なインターフェースで、同じ種類のセンサが増えても、解析設定する手間を軽減できます。

解析を始めるためには、広域モニタリングシステムにてSushi Sensor等のセンサを登録しておく必要があります。

購入方法

スモールスタートでも最適！手軽に活用開始できます

広域モニタリングシステムと組み合わせて使用します。
＊あとから購入・追加も可能です。

• 最小手配数は、50計測データ。データ追加は50計測データ単位
• 利用ライセンスの月額費用は、解析する計測データ数、契約期間、データを解析する周期の選択によるため、、少ないセンサでもご利用いただくことができます。

広域モニタリングシステムと状態変化検知サービスの利用ライセンスの費用を合わせても、トライアル感覚で手軽にご利用いただける形となっております。

【主たる仕様】
例：Sushi Sensor XS770A Z軸の加速度/速度の場合
2データ×25台＝50計測データ

 

【手配単位】
※50データを単位として手配 ※50データ毎に5ユーザが増加