株式会社ウェーブフロント

プログラミング不要！AIを搭載した健全性評価、故障予測モデルを簡単に構築

Neural Deisgnerは深層学習を元に設備状態の健全性評価および故障時期予測モデルを構築するためのソフトウェアです。

従来であれば人の作業が必要であったデータの前処理や統計的な関係性の確認、欠損値の確認といった作業もボタン一つで実行可能であり、実務を行いながら集められているデータを元に設備の健全性評価や故障予測モデル、故障の原因となる因子を特定するといった事が実施できます。
また、作成した予測モデルはCやPythonでの出力の他、数式として各要素間の関係を確認する事も可能です。

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状態監視への対応、検討は元より現場業務の電子化から設備台帳の整備、RCMに基づくデータ分析、保全方式の高度化まで一貫して対応

設備の状況をリアルタイムに得られる手法として状態監視は優れた技術ですが、全ての設備の状態をモニタリングする事は手間や費用の観点からも現実的ではありません。それは予知保全でも同様の事が言えます。ポイントは設備の重要度や特性を考慮に入れた上で適切な保全方式、状態を把握する方法を選択する事です。
適切な保全方式や状態把握の方法を選ぶためには設備台帳および保全の履歴が電子化されている事が前提となります。

弊社では保全現場で使用される点検結果報告書やチェックシートの電子化から設備台帳の整備、RCMと呼ばれるフレームワークに基づいた評価分析、モニタリング方法の検討、システムの導入といった設備管理業務の合理化、高度化に関する支援を一貫して提供しております。

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Excelような使用感で設備や設備に紐づく作業を一元管理！設備状態や費用、保全の状況を見える化します

25年以上の保全システム構築支援の実績及びお客様の声を元に開発されたカレンダー型の設備管理システムです。
Excelをベンチマーク対象とし、使いやすさや見やすさにこだわり製品を開発しております。

計画系に関する予実管理の他、今年必要となるコストや設備の状態に基づくリスクも含めて星取表の形式で設備と保全実施状況の今を見える化できます。

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