datarpm-overview

IoT,AIを活用した設備の異常検知と故障予測で稼働率低下を防止

製造設備、機器の状態を示す時系列センサーデータを機械学習し、故障や異常発生の予兆を察知する製造業特化型ソリューション。AI機械学習を活用した設備の予知保全で、計画外の生産ラインや製造機械の停止を回避

生産性向上に繋がる製造設備の予知保全

AIで大量のセンサーデータを適切に機械学習、分析し、効率的な保全を実現。交換用部品の在庫縮小と保全要員の事前確保も最小化できます

Progress DataRPM 異常検知と予知保全ソリューションで設備の停止ロスを最小化。突発トラブルゼロの生産設備へ改善し、設備パフォーマンスを最大化します。

AIが導出した洞察を利用し、より良い意思決定を

Progress DataRPM 異常検知と予知保全ソリューションは、製造業の産業設備機械が出力する膨大な時系列センサーデータを機械学習、自動分析。利用者がデータに基づいたビジネス上の意思決定を下せるような、多様な「洞察」を提供します。本来数か月を要する作業も、時系列センサーデータの分析に特化した「事前定義済みの解析レシピ」ならば、数時間で完了します。

anomaly-detection
predictive-maintenance

異常検知

データセットより機械学習し、パターンの推察と異常値を特定するプロセスです。教師なしまたは半教師あり学習で、主にセンサーデータの中に存在する「未知」なパターンを発見します。

予知保全

機械学習で導出された洞察より将来の障害予測を行えば、製造業のお客様は設備機械の保全を最適な時期に施せます。突発的な異常やダウンを予防し、保全に必要な交換部品の在庫と保全要員の最適化は、製造業に於ける生産コストの削減に繋がります。

DataRPMの導入効果(製造業)

無類のパフォーマンス
check分析時間を70%削減
check製品リコール率を45%削減
check保証請求を35%削減
総合設備効率の向上
check製造コストを50%削減
check生産量を5%増加
check95%高い設備稼働率
運用コストの削減
check予防用スペア在庫コストを25.3%削減
check運用コストを25%削減
check売上総利益率を30%増加
maintenance-costs
Case Study

急増するメンテナンスコストはDataRPMで過去のものに

洗浄機の故障予測で保守費用の大幅な削減と運用効率の向上を実現

詳細を読む

製造業向け異常検知と予知保全ソリューション DataRPM概要

センサーの時系列データと教師データを機械学習、分析し、閾値設定では捉えられない設備、機器の正常状態/異常状態を解析。将来起こりうる異常をAIが予測します。利用したアルゴリズムやモデルが「見える化」されたAIならば、中身がブラックボックス化される心配もなく、社内にノウハウが蓄積されます。

 

 

cadp-for-manufacturing
 

DataRPMの特徴

  • 1クリックでデータ解析を実行
  • 事前定義済みのデータ解析レシピ
  • 根拠を見える化する「説明可能なAI
  • パラメータチューニングも可能