異常検知プラットフォーム
工場の操業データを収集・分析することにより設備や装置の故障予知モデルを作成し、従来の「Time Based Maintenance（TBM）」から「Condition Based Maintenance（CBM）」による運用を可能にします。
実現したいこと
- 設備の異常を発生前に把握し、保全業務に活用したい
- AIや機械学習により大規模データを活用して、操業安定化を実現したい
システム概要
異常検知プラットフォームによる効果
- 工場設備から取得した各種データを可視化して異常値を識別、予防保全を可能とします。
- 異常発生時の現場対応をナレッジ化したデータベースとの連携で、異常検知段階での適切な対応が可能となります。（オプション）
利用技術
AI、機械学習、コンテナ
導入事例
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日鉄エンジニアリング株式会社様：エネルギー供給プラントの故障検知や予測に活用
(2018年7月25日 プレスリリース)エネルギー供給プラント向けに「IoX®ソリューション」を納入・運用開始～故障検知・予測にIoT・AIを活用～ - 大手水処理プラント業様：水処理プラントの状態見える化に活用
- 大手プラント業様：海外工場からのデータ共有・分析プラットフォームとして活用
