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AIを活用した異常検知と予知保全

機械の状態を計測する大量の情報を機械学習し、多彩な洞察を提供するAIでメンテナンスが変わります。時系列データの分析に特化したデータサイエンティストのノウハウが詰め込まれた解析システムにより、設備の異常検知と予知保全を実現。突発停止の撲滅、ダウンタイム削減、品質向上、そして収益の大幅な向上に貢献します。

機械学習AIで異常検知と予知保全

 

製造現場に於いてはベテランののエンジニアが機器、機械の状態を自身の感覚で状態収集、検査し、保全活動に役立てています。しかし、製造機械やその他装置より生み出される監視用の膨大なセンサーデータは、驚くべきビジネス価値をもたらす可能性を秘めています。IoTを活用し、設備の状態をAIに学習させれば人間では発見できない通常との微妙な差異(異常)も検知できます。AIシステムの洞察はエンジニアの判断を支援し、予防保全から先回りの保全に業務は高度化され、工場全体の効率は向上、稼働時間の最大化、歩留まりの最適化、品質の向上を実現します。

90%

計画外ダウンタイムの削減

20%
在庫コストの最適化
35%
総合設備効率の向上
35%
設備の長寿命化
25%
生産品質の改善
50%
運用効率の向上

DataRPM AIの活用例と導入効果

manufacturing
 
製造業
  • 工場のダウンタイムを50%削減
  • スクラップ生産を75%削減
  • 総合設備効率を25%向上
oil-and-gas
 
石油&ガス産業
  • 判断ミスを100%削減
  • 海上設備の故障を75%削減
  • 効率性を56%向上
automotive
 
自動車産業
  • 潜在的な故障を75%早く発見
  • 組立ラインの稼働時間を35%改善
  • 交換用部品の在庫を13%最適化
aviation
 
航空業
  • 航空機地上滞留コストを50%削減
  • 燃費を75%向上
  • 投資対効果を10達成
transportation-and-logistics
 
運輸業
  • 計画外のダウンタイムを0
  • 路上走行性能を28.5%向上
  • 航空機材の燃費を最大10%向上
energy-and-utilities
 
エネルギー産業
  • 作業員の効率を25%向上
  • 5倍速く正確に判断
  • 不安定な設備を90%削減

センサーのローデータを価値に

how-it-works

Progress® DataRPM™ 異常検知と予知保全ソリューションは、製造設備やその他装置より大量に送信される振動や圧力などの情報を優れた方法で制御し、データサイエンスを一気通貫で自動化します。

自動化ソリューション(特許)技術が設備の状態に関するインサイト、モデル開発及び運用時間の削減、そしてデータサイエンティストの作業効率向上を実現します。

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iiot-gas-pipeline
Success Story

IIoTがガスパイプライン変革に与えた影響とは?

DataRPMの導入で、パイプラインのパフォーマンスに最も影響のあるガスパイプラインステーションを特定するとともに、ステーション間のパフォーマンス差異の要因把握が可能になりました

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Learning & Resources
progress-cadp

Progress DataRPM

異常検知と予知保全ソリューション