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。

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。

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。

Q：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。

Q：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。

Q：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。