ソリューション・サービス

製造業向け異常検知サービス ToamiAnalytics powered by Impulse

製造業向け異常検知サービス ToamiAnalytics powered by Impulse

概要

日々稼働する生産ラインには様々な設備や機器があります。それらの管理、モニタリングには単純な閾値からの判断だけではなく、現場の長い経験や、高度な技術が求められます。Toami Analytics powered by Impulse は現場で収集された、設備や製品の時系列データ・画像データからAI・機械学習を利用し、故障予測、不良品の検出などを行う分析サービスです。

 〇 利用可能なデータ:時系列データ、画像データ
 〇 活用例:製品の良品/不良品検査、設備の故障予測、設備の劣化検知

各地に散らばる製品データや、製造現場のセンサー・設備データを収集するIoTシステムとの連携はもちろん、PLC含むFAシステムへの連携も可能です。本サービスで作成された異常検知機能やその結果を迅速に現場へ反映します。

製造業向け異常検知サービス ToamiAnalytics powered by Impulse

導入ポイント1 分析に必要なプロセスを包括したプラットフォーム

現場で活用可能な異常検知の機能を実装するためには、データの収集・選定、学習モデルの作成、現場実証を繰り返すことが必要です。本サービスはこのサイクルを実装するためのさまざまな機能を統合的に備えたプラットフォームです。また、必要に応じて、既存システムとの連携などインテグレートを行います。

導入ポイント1 分析に必要なプロセスを包括したプラットフォーム

導入ポイント2 セルフAIで現場のデータ活用を加速

現場で使いこなせるユーザーインターフェースが充実、AI開発スキルがなくても、アルゴリズムの選定や学習モデルの作成などが自動化されており、より精度の高いモデルでの実装が可能です。本機能では複数のアルゴリズムで検証を行う機能が実装されていますので、精度だけでなく、異常検知のご要件、スピードなども考慮し、現場に寄り添った異常検知機能を実装できます。

導入ポイント2 セルフAIで現場のデータ活用を加速

導入ポイント3 高度なデータ分析とホワイトボックス化された分析プロセス

各工程において、説明性のある根拠や判定の可視化などの機能も充実しています。そのため、現場への導入をスムーズにし、OK/NGを出力するだけでなく、判定結果や要因なども蓄積することで、迅速に次のアクションへと進めることが可能となります。

導入の流れ

導入の流れは以下となります。

導入の流れ

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