工場設備データ分析による予知保全

課題

工場IoTの取り組みを推進する企業では、定期的なメンテナンスから発展し、設備の劣化傾向などの状態から未然に故障事故を防ぐ予知保全により、高い稼働率・品質向上へ取り組んでいます。
近年では、管理データを利用した予知保全への取り組みも注目されていますが、このためにはデータ収集からAI活用まで専門的な知識が必要です。

解決方法

• ブレインズテクノロジー社「Impulse」による予知保全の実現
• Advantech UNO/WebAccess、本サービスによるデータ収集・Impulse連携

特長とメリット

• Impulseは、予知保全や品質管理・改善に活用可能なAI異常検知ソリューション。故障予兆検知、不良品検出、外観検査、作業分析など業務システムの一部として導入・運用が可能。製造業を中心に21,000を超える学習モデルの運用実績（2023年3月時点）
• Impulseを業務に適用することで、熟練者・人に依存しない点検業務の確立、点検業務の効率化に伴うコスト削減、機器の稼働率向上（停止期間の削減）などの効果につなげられる
• PLCやNC旋盤からのデータ収集は、Advantechの産業PCであるUNOシリーズ、及びWebAcces/・SCADAソフトウェアを利用してノーコードで実現。また、本サービスが提供するモバイル閉域網、データハブによるImpulse連携により安心・安全にデータの送信が可能

システム構成