株式会社ウェーブフロント

設備状態の健全性評価および故障時期予測モデルの自動構築ソフトウェア「Neural Deisgner」

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

設備状態の健全性評価および故障時期予測モデルの自動構築ソフトウェア「Neural Deisgner」
設備状態の健全性評価および故障時期予測モデルの自動構築ソフトウェア「Neural Deisgner」
設備状態の健全性評価および故障時期予測モデルの自動構築ソフトウェア「Neural Deisgner」
設備状態の健全性評価および故障時期予測モデルの自動構築ソフトウェア「Neural Deisgner」
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。

メッセージ

会社設立当初から熱流体解析システムの開発、コンサルティング業務、設備保全システムの開発に携わっており、同業他社では対応が難しい問題の解決や製品を世の中に出してきました。
そのため、ポンプの熱流動解析およびプラズマ解析、故障解析、機能安全に関する当社の知識・技術力は、競合他社に比べて非常に高く評価されています。

また、当社の設備保全システムに関するコンサルティング能力は、国の組織から民間企業に至るまで、高い評価を頂いており、それに伴い、当社の開発する保全システムも数多く導入されています。
近年では機械学習やIoT、サイバーセキュリティといった新しい分野への進出を進めており、外観検査や自然言語処理の関連では成果が出てきています。

大手企業やベンチャー企業のような華々しい形でスポットが当たる事はありませんが、日本の製造業を土台から支える企業です。

株式会社ウェーブフロント 代表取締役 柴田 一美

会社設立当初から熱流体解析システムの開発、コンサルティング業務、設備保全システムの開発に携わっており、同業他社では対応が難しい問題の解決や製品を世の中に出してきました。
そのため、ポンプの熱流動解析およびプラズマ解析、故障解析、機能安全に関する当社の知識・技術力は、競合他社に比べて非常に高く評価されています。

また、当社の設備保全システムに関するコンサルティング能力は、国の組織から民間企業に至るまで、高い評価を頂いており、それに伴い、当社の開発する保全システムも数多く導入されています。
近年では機械学習やIoT、サイバーセキュリティといった新しい分野への進出を進めており、外観検査や自然言語処理の関連では成果が出てきています。

大手企業やベンチャー企業のような華々しい形でスポットが当たる事はありませんが、日本の製造業を土台から支える企業です。

設備状態の健全性評価および故障時期予測モデルの自動構築ソフトウェア「Neural Deisgner」の詳細

特長

現場でも利用可能!蓄積されたデータから健全性評価、故障予測、特性要因分析モデルをマウス操作で構築。

Neural Deisgnerは蓄積されたデータがあれば、特別な操作を行うことなく、設備の状態を予測する様々なモデルを構築する事が可能なソフトウェアです。

モデル構築だけではなく例えば電流値と温度、圧力といった数値が故障に大きな影響を与えている事が予測される場合、事前の前処理工程で電流値と温度、圧力といった運転条件がどの程度故障と相関しているのか、といった分析もワンクリックで行う事が可能です。

従来の分析ソフトウェアでは予測は出来ても説明が出来ないといった事がありがちでしたが、各変数同士がどういった関係性にあるのか、取得している値が設備の状態にどのような影響を与えているのか、といった事を視覚的に確認できます。

マウス操作で構築

各変数が設備の劣化や故障にどの程度寄与しているのかをグラフで確認!

多くの場合、機械学習、統計解析を用いたモデルでは設備の状態や故障に各数値がどの程度関連性があるのか、といった事は示す事は出来ても、各数値が変化した際にどの程度設備の状態に影響を与えているのか、を確認する事は難しい状況でした。Neural Deisgnerでは各数値項目が変化した際に設備状態がどのように変化するか、をグラフで視覚的に確認する事が可能です。

グラフで確認

用途例

超音波流量計の故障診断

流量計は、流体の体積や質量の流れを超音波で計測する装置です。しかし、これらの装置には、メーター機能の不具合を生じさせたり、流速の読み取りに誤差を生じさせる深刻な問題が発生します。

この事例では、液体用超音波流量計の特性とその状態(健全または不健全)を記載したデータベースを解析することで、システムに不具合をもたらす関連要因を確認できます。ここでは、プロセスの特性を条件として、超音波流量計が故障する確率をモデル化します。今回は以下のようなデータを用いて予測モデルを作成しています。

  • フラットネス比
  • 対称性
  • クロスフロー
  • 各経路それぞれの流速
  • 各経路のそれぞれの音速
  • 各経路の平均音速
  • 各経路の両端のゲイン
  • クラス属性またはメーターの健康状態

予測モデルの精度やより細かいデータに関しては別途詳細な資料がございますのでご希望がございましたらお問い合わせください。

超音波流量計の故障診断

よくあるご質問

事前に自分達の持つデータで予測モデルが作成できるか確認できますか?
お問い合わせの際にデータをお貸し頂ければ、弊社の方で事前確認を実施させて頂きますので、ご安心ください。
対応しているデータの形式を教えてください。
csv、txt、excel等普段の業務でご利用される各種フォーマットに対応しています。
数値データではなく、OKやNGといったデータも取り扱う事ができますか?
数値データに変換する事で分類、カテゴリー関連のデータも取り扱いが可能です。

設備状態の健全性評価および故障時期予測モデルの自動構築ソフトウェア「Neural Deisgner」のサービスメニュー

「Neural Deisgner」についてメールで質問・相談

「Neural Deisgner」についてメールで質問・相談

予測モデルの構築だけではなく、集められているデータやデータ整理の方法から相談に乗ります。

故障予測、診断モデルを構築するには電子化され、整理されたデータと目的となる項目が紐づいている必要があります。
しかし、こういった検討は想定よりも分からない事が多く、迷ってしまう事も多々あります。
弊社ではこういった故障予測を行う前の段階からお客様の状況に併せて相談に乗らせて頂いております。

メール相談

「Neural Deisgner」資料

「Neural Deisgner」資料

マウス操作で設備状態、故障の予知モデルを構築!Neural Deisgner

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。

資料ダウンロード

株式会社ウェーブフロント

株式会社ウェーブフロント

確かなエンジニアリング力で産業の高度化と効率化を支援します。

株式会社ウェーブフロントの企業理念は、 日本の製造業における研究開発~設計~製造~メンテナンスまでのプロセスをシミュレーションという観点からサポートし、企業活動の高度化・効率化に寄与することです。

弊社ではこの企業理念の下、CAEと設備資産管理、信頼性に関するソリューションを提供しています。
CAEの分野では、流体解析からマルチフィジックス解析まで各種シミュレーションソフトウェアとこれに関連するプリプロセッサ・ポストプロセッサを、 設備資産管理の分野では、各種の装置・設備のメンテナンス管理ソフトウェアを、 機能安全・信頼性の分野では、故障率のコンサルティングからツールの提供まで一貫したサービスを行っています。
近年では各事業分野に新たな技術として機械学習やARといった要素を加え、サービスの価値向上を進めております。

出展団体情報

出展団体名株式会社ウェーブフロント
所在地220-6112 神奈川県 横浜市 西区みなとみらい2-3-3クイーンズタワーB12階
設立年月1990年02月
従業員規模11名-50名
URLhttps://www.wavefront.co.jp/

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