時系列データ解析ソリューション Falkonry(ファルコンリー)

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メーカー名:Falkonry Inc.
(ファルコンリー)
Falkonry Inc.(ファルコンリー)
AI(機械学習)を活用した「時系列データ解析ソリューション」

産業機器やセンサの振動・温度・圧力等の複数データを取り込み、独自の50のアルゴリズムにより波形として記録し、自動で学習することにより、故障予兆や製品出荷前検査等で、特異となる波形・振舞いを解析します。

トピックス

特長

時系列機械学習システムで
早期に異常予兆を検知

Falkonry

Falkonryは、産業機械の温度や振動などの時系列データをAIが分析・学習し、従来見落とされていた異常信号を早期に検知するとともに、異常の発生に大きな影響を与えるデータを特定します。 データサイエンティストがいなくても、設備故障の予兆検知や製品不具合の検出、原因特定といった一連の運用が可能になります。

時系列(波形)データを解析し、異常を検知

Falkonryはデータを切り出した(スライスした)解析ではなく、一定の時間軸を考慮した解析が可能です。AI(機械学習)を用いて波形を自動で記憶し、人には察知できないような微かな兆しから異常を検知します。

時系列(波形)データを解析し、異常を検知
時系列(波形)データを解析し、異常を検知

カテゴリや相関関係を自動で認識

複数要素を同時に読み込むことで相関関係も自動で解析し、専門家でも見落としがちな微かな兆しから異常を検知します。例えば、指定した4つのカテゴリ(通常/予兆/停止処理/停止)に自動で分類します。

カテゴリや相関関係を自動で認識

IoTプラットフォームに組み込みが可能

既存のデータ基盤や制御ループと容易に統合し、異なるメーカーやプロトコルを使用する設備も一括管理します。

IoTプラットフォームに組み込みが可能

オンプレミスでの動作が可能

現場のエンジニアがモデルを作成して使用するため、データを外部へ持ち出さずに制御することが可能です。

オンプレミスでの動作が可能

機能

Falkonryの概要図

Falkonryの概要図

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Falkonryなら

Falkonryなら

仕組み

即時運用可能な業務機械学習

多用な時系列データを活用し、ディスクリートまたはプロセス工程におけるパターン検出、状態認識および重要イベント予測を行います。

構成図1(センター側での判定)

ダッシュボードを通じ、モデリングと判定を実施します。

構成図1(センター側での判定)

構成図2(エッジ側での判定)

モデリングと判定を分離し、エッジ領域でリアルタイムに異常を検知することが可能です。

構成図2(エッジ側での判定)

適用事例

さまざまな業界/分野に適用

Falkonryは世界中の2,000の企業に対して業務機械学習を提供し、業務改善に貢献しています。

産業設備
自動車
電子・半導体
化学品
石油・ガス
電力・エネルギー
鉱業

ユースケース

自動車製造:リアルタイム品質評価

品質評価にはデータの微細な変化を捉えるための経験やノウハウが必要とされ、膨大な工数が発生していました。Falconryは、品質に影響を及ぼす変化をリアルタイムに発見し、ベテラン検査員に属人的であった検査基準を平準化。製造品質を均一化し、不良品の大量発生を防ぎます。

自動車製造:リアルタイム品質評価
工程タイプ:

ディスクリートプロセス

目的:
効果:

5,100万アクション/日

一台あたり $14,400/日

石油・ガス生産:生産ダウンタイムの削減

産業機械に障害が発生すると生産ダウンタイムが発生していました。Falkonryは、人手では見落としがちな微細な変化を検知し、故障の予兆を発見。部品交換間隔を長くすることでシステムの連続稼働が可能になり、安定した生産供給を実現します。

石油・ガス生産:生産ダウンタイムの削減
工程タイプ:

連続プロセス

目的:
効果:

750 バレル/日

発生を防ぐたびに $235,000

鉄鋼生産:生産処理量の改善

大量生産が原則の鉄鋼業では、連続して溶鋼を供給し、操業しつづけることが求められています。Falkonryを使用することで、システムをリアルタイムに分析し、生産処理量の増加を実現します。

鉄鋼生産:生産処理量の改善
工程タイプ:

連続プロセス

目的:
効果:

$90,000+/時間

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プラットフォームソリューション事業部門
事業推進グループ 営業推進部
E-mail:falkonry-info@ml.scsk.jp
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