東芝情報システム株式会社

「分析・予測支援サービス」 製造業向け 異常検知・予知保全

機械学習を使った装置健康状態の可視化を実現

異常検知

異常検知の分析手法を使い、通常と異なる性質のデータを検出します。 これにより異常時のデータがなくても「いつもと違う何か」を検知することができます。製造ラインの異物混入など、不良品や異常が発生しにくい製品の状態監視に活用できます。

さらに、異常検知の分析手法を活用した「予知保全」の仕組みを提供いたします。製造業における主要課題である生産設備の最適な稼働に対し、異常検知の観点から支援させていただきます。

異常検知における分析手法として、当社では3つの手法を提供しております。
お客様に最適な分析手法をご提案いたします。

予知保全システム

製造装置から収集したさまざまな情報を元に、異常検知の分析手法を活用して製造装置の健康状態を可視化します。プロセスが自動化されているため、お客様が手間をかけることなく、早急に異常を察知して故障リスクを未然に回避することができます。

予知保全システム 概要
予知保全システム 概要

特長

高度なモデルを手軽に生成
  • 今あるデータを使い、直感的な画面操作により、異常検知を検証できます
  • 機械学習の知識がなくても、異常検知モデルを作成・評価できます
  • いつものデータを使うため、故障したデータは不要です
  • データ投入、パラメータ設定、モデル生成、モデル評価の分析サイクルを手軽に実施できます
"いつもと違う"を可視化
  • 機械学習技術/品質工学(MT法)により、装置の状態を数値化し、"いつもと違う"を可視化します
  • モデル評価機能により解析結果を直感的に確認できます
  • 異常検知モデルに影響を与える重要因子を確認できます
  • 解析結果はCSV形式で取得し、二次利用することができます
  • 機械学習技術と品質工学(MT法)のダブルチェックで精度が向上できます
モデル評価機能で
モデル評価機能で"いつもと違う"を可視化
モデルの運用を支援
  • 生成したモデルで運用するための機能を提供します
  • 大規模な仕組みではなく、Windows PC(Windows 10/windows 7)での運用ができます
  • 複数モデルでの運用ができます
  • 装置の状態を可視化する画面を用意しているため、装置健康状態を直感的に監視できます
お客様のモデル運用を支援し、予知保全の負担を大幅軽減
お客様のモデル運用を支援し、予知保全の負担を大幅軽減

スモールスタートで始める「異常検知」 ご利用までの流れ

分析・予測支援サービス導入プロセス
分析・予測支援サービス導入プロセス
  • 「異常検知」 スモールスタート分析・予測支援サービス

    本格的に導入する前に、スモールデータ・スモールサイズプラットフォームで手軽に始めるサービスをご用意しています。

    当社のスモールスタート分析・予測支援サービスは、大規模なビッグデータプラットフォームの整備や構築を行うことなく、既に蓄積されているお客様のデータを活用してスモールスタートを実現します。

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  • 「異常検知」 の導入・運用

    「スモールスタート分析・予測支援サービス」でご検討いただいたあと、その分析環境を運用環境に移行し、本格的に運用を開始します。

    構成、動作環境についてはお問い合わせください。

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