予知保全システム

設備機器の稼働状況管理/監視・遠隔メンテナンスをお手軽に実現

【KES IoT Logic.BOND】は、設備機器（PLC）のデータをクラウドまたはオンプレサーバーに蓄積し、稼働状況の監視やAIを活用して予知保全を可能にします。
クラウドは、Microsoft Azure、AWS IoT、その他に対応しています。
各種設定はプログラムを意識することなく、GUIで簡単にでき、ご購入頂いた当日から稼働することが可能です。
LTEモバイル回線を利用していますので、IoT機能だけでなく、遠隔でPLCのラダー変更やモニタリングも可能ですので、遠隔メンテナンスとしても利用できます。

詳細を見る

AIの導入で軸受メンテナンスを強力にサポート停まらない工場作りに貢献します

＜概要＞
軸受異常診断AI 『 vibGazer 』 ではモーターなどの回転駆動系の軸受振動データに注目。AIモデルが異常兆候をいち早くキャッチし機器が故障停止する前にお知らせします。

＜vibGazerができること＞
・高精度の正常異常判定
・異常タイプを推定
・予知保全：故障時期を予測

スモールスタート可！
予知保全メンテナンスの導入をサポートします。

お客様自身で ”学習モデル” を作成いただける機能を機能を準備中です。”学習モデル” をお客様自身で作成いただくことで、立上げにかかるコストを大幅に抑えることができます。

※vibGazerは、株式会社アローセブン社製品[振動湿度予兆監視システム vibInsight ] および [波形計測ソフト vibCatch]のAI判定オプションとして動作します。

詳細を見る

データ解析ツールMATLABが提供する予知保全のトータルソリューション：異常検知からシステム実装まで

予知保全の実現には、アルゴリズムの構築だけでなく、システムへの実装と運用までを視野に入れた開発が求められています。他方、IoTの推進に伴うITとOTの融合には技術者の専門性と労力が必要とされ、効率的な開発環境が不可欠であることも事実です。

MATLABは、予知保全に必要なデータの読み込みから最適なアルゴリズムの選定、そしてシステムへの実装に至るまでの行程を効率よく（一部全自動で）行うことができるプラットフォームを提供します。

予知保全を実現する為に、一般的に必要な下記の4ステップすべてに対応することが可能です。
① データの収集：データが蓄積されるデータベースへアクセスし、データを吸い出す作業
② データの前処理：異常値削除・変数選定・時刻の同期処理
③ 予測モデルの開発：複数の機械学習アルゴリズムの適用・評価
④ システムへの統合：アプリケーション化して工場に展開

詳細を見る