AI異常検知ソリューション｜AD（Anomaly Detection）
機械学習技術の実用化を目的に、2014年市場に先駆けてリリースされ、数多くのお客様の「現場で鍛え上げられた」異常検知ソリューションです。企業活動にかかわる、複雑で膨大なセンサーや音声や画像、動画などのデータを収集・可視化する基本機能に加え、従来の閾値ベースの管理では発見できない障害や故障予兆の検知、不良品の検出、作業工程の確認・分析、要因の追究など、これまで対応困難であった業務課題に対し、機械学習を武器に新たなアプローチで現実解を導きます。
センサデータ・動画・画像などから製造現場における高度な異常検知を実現します
製造業の各工程における活用シーン
30,000モデルを超える豊富なユースケース
品質向上・品質保証での主なユースケース
- フィルム製造・セラミック製造の不良検出
- 容器製造の射出成形不良要因分析/製造条件の最適化
- 食品製造における遺物検出、 食品表示等の位置ズレ検出
- 組立製品の不良判定・作業者のパフォーマンス分析
- 電子機器製造におけるコネクタ・部品類の篏合検査
設備保全・点検自動化での主なユースケース
- 各種生産設備の故障予兆検知、 劣化診断
- 設備内の各種点検業務の自動化 (メータ等の読み取り)
- ベルトコンベアの破断・欠損等の検出
設備保全・監視
設備の予知保全のための故障予兆検知や製造プロセスの異常監視に利用可能
温度・圧力・振動等のデータの傾向や関係性を学習し閾値だけでは捉えられない変化を検知
要因分析・最適化
品質管理・向上を目的とし、製造工程における不良発生要因・製造条件を分析
工程データの正常・異常の違いに着目し異常発生に重要な要因を特定、制御条件等も出力
ポカヨケ・作業分析
人手作業の品質管理・向上を目的として作業ミスの検出や、作業時間の計測・分析
作業工程の動画から骨格検出や物体検出等のAI技術で作業を分類、異常の検知や時間を自動計測
外観検査・日常点検
製品に対する傷・打痕・汚れ・異物混入等の不具合検出や、目視日常点検の自動化
カメラから取得される静止画・動画データをAIによって学習し、画像内の異常を検出
- ※掲載されている製品、会社名、サービス名、ロゴマークなどはすべて各社の商標または登録商標です。
