Maximize uptime,
minimize downtime
予知保全：
リアルタイムモニタリングと事前異常探知により最適なメンテナンス戦略を実装
AIベースの予知保全は、生産工程の重要設備の状態をリアルタイムでモニタリングし、故障を予測して最適なメンテナンス戦略の実行を支援します。これにより、機器の稼働時間を最大化し、予期せぬ生産工程における中断時間を最小限に抑え、コスト削減と運用効率を最大化します。
MakinaRocksは半導体部品生産設備、化学プラントの大規模工程、先端製造工程のロボットアームなどダイナミックな産業環境に特化し、安定したデータ収集と検証されたAIモデルで迅速な適用を保証します。単純に異常パターンを探すことにとどまらず、現場の作業者が迅速に問題解決できるように異常原因を分析し、生産環境の変化に柔軟に対応する方法を提案します。
MakinaRocksは半導体部品生産設備、化学プラントの大規模工程、先端製造工程のロボットアームなどダイナミックな産業環境に特化し、安定したデータ収集と検証されたAIモデルで迅速な適用を保証します。単純に異常パターンを探すことにとどまらず、現場の作業者が迅速に問題解決できるように異常原因を分析し、生産環境の変化に柔軟に対応する方法を提案します。
Approach
01
独自の技術力を保有
オートエンコーダベースの予知保全AIモデルの推論性能を高める固有アルゴリズムであるRaPP（Reconstruction along Projection Pathway）を適用
継続学習（Continual Learning）の必須要素である再学習時点の判断、再学習データの選定、再学習方法に対する固有技術を保有
様々なコンテクストのデータを単一モデルで学習し、設備故障まで残った時間を予測する技術を保有
02
ディープラーニングベースのAIモデル
異常パターンを検知するディープラーニングベースの予知保全モデル開発により、既存のルールベースモデルの限界を克服
正常データ分布を学習したディープラーニングベースの予知保全モデルを開発し、高い精度を確保
データ分析結果とドメイン知識を反映した前・後処理方式を開発し、連続した工程の特性に起因したデータ分布の変化を正確に区分
03
体系的な運用環境
工程内のすべての設備ステータスと個別の状態をモニタリングできる分かりやすいダッシュボードを提供
異常兆候に対する事前アラームと原因分析を提供し、迅速なメンテナンス活動の展開を可能に
最適な再学習データセットの選定、再学習を自動化するAIプラットフォームと連動して安定的な運用環境を構築
Capabilities
設備ステータスを一目で把握できる1ページプロフィール
設置センサー情報、アラートや点検履歴、設置写真と製品写真などを一つのページで一度に確認できます。工場図面上で異常が探知された設備位置を迅速に確認することも可能です。
機器の異常を予測し、すぐに対応できるSmartAlert
機械学習の専門家が提供するAIベースのSmartAlertを通じて、異常兆候が検出された時間のセンサーデータのグラフをすぐに確認し、アラートに対するレビューもすぐに作成できます。担当者の情報を確認することや、点検記録の作成と点検履歴の確認まで素早く可能です。
センサーデータのグラフ確認と比較までできる様々なモード
単一のセンサーデータ、2つの異なるセンサーデータのグラフを様々なモードで確認し、比較できます。異なるグラフを重ねて見ることで、詳細に比較することも可能です。
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