datarpm-overview

エネルギー産業の効率向上と設備性能向上

デジタル化による最適化で、収益を20~30%向上。

エネルギーの安定供給と継続的な収益性を確保します。

AI 異常検知と予知保全ソリューションで、運用コストの削減と高い設備稼働時間を実現。

従来のインフラを最大限に活用し、設備の稼働時間を確保

リアルタイムセンサーデータ、過去データ、外部指標等の組み合わせデータをDataRPMのアルゴリズムが処理。継続的な設備運用に役立つとともに、総合的なモデルは計画外のダウンタイムを削減。設備の有効性を高め、設備寿命の延長に繋がります。

anomaly-detection
predictive-maintenance

異常検知

正常状態を学習し、異常値を特定するプロセスです。異常データを必要としない教師なし学習または半教師あり学習で、過去と現在のデータ及び外部の影響要因を同時に分析し、継続的に設備性能の基準を設定します

予知保全

教師あり学習で将来発生しうる未知の設備障害を予測し、事前の適切な措置を施します。その結果、修理やダウンタイムを回避し、設備機械の耐用年数は延長され、総コストを削減できます

導入効果

設備効率を向上
check設備状態の可視化が70%
check生産高を 30%向上
check設備寿命を20%延長
収益性の向上
checkROIの90%向上
check保守コストを50%削減
check運用コストを30%削減
サービス中断を最小限に
check計画外停止を90%削減
check信頼性を40%向上
check問題の診断を20%早く実現
maintenance-costs
Case Study

Fortune100に名を連ねる製造企業は、スペア在庫最適化で競争優位性を保つ

過去10年間のマシンデータを分析し、部品の故障可能性を予測。自動予測の保守アプローチの価値とは?

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