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産業用ロボットの異常探知：5日前の故障予測・400台のロボットに適用
独自開発した教師なし学習ベースの異常探知アルゴリズムを活用。生産工程・環境に特化したカスタマイズモデルの開発を通じて、設備の異常を少なくとも5日前までに探知。また、400台余りの多様なロボットアームを統合された環境でモニタリングおよび管理することで、ダウンタイムによるコスト損失を最小限に抑制し、生産性を向上。
もっと知る産業用モーター異常探知：7日以内でデータシステムを構築
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課題
生産ライン内で同じモデルのモーターが多数稼動。しかし、生産ラインと品目によってRPM（回転毎分）などデータが変化してしまう。モーター故障による生産ラインの非稼働時間を短縮するためには、過去データの不足を克服し、モーターの変化とメンテナンス水準を判断するためのデータに基づく予測システム構築が必要。
アプローチ
大小様々な産業用モーターのデータ収集が可能なIoT無線センサーを設置し、MRX Motorソリューションをベースにデータパイプラインを活用した安定したデータ収集を実施。また、モーター設備の特性を反映したデータをリアルタイムで反映できる運用システム（MLOps）を構築。
創出された価値
安定したデータ収集システムを7日以内に構築し、モーターの異常や故障予測、故障部位の判断のために、各データの特性を定義したディープラーニングモデルを作成。また、リアルタイムでデータをモデルに反映し、再学習—再デプロイに至るAI運用環境（MLOps）を構築することで、生産ライン内にある多数のモーターに拡張性を持って対応し、モーター故障による生産ラインの非稼働時間を短縮。
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