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「第4回 IoT/M2M展」出展-機械学習によるデータ解析「Falkonry LRS」「DELMIA Operations Intelligence」を紹介-

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この記事のポイント

AIによる時系列データ解析システムで予防保全。人間が察知できない微かな異常予兆も検知-「Falkonry LRS」
製品歩留まりを劇的に改善。製造履歴データを解析し、製品の品質に関わる要因を特定-「DELMIA Operations Intelligence」

SCSKは、幕張メッセで開催された専門展「第4回 IoT/M2M展」にて、AI(機械学習)によるデータ解析ソフトウェア「Falkonry LRS」、「DELMIA Operations Intelligence」をご紹介しました。
「Falkonry LRS」はSCSK単独ブース、「DELMIA Operations Intelligence」はダッソー・システムズ社ブースにパートナーとして出展しました。

AIによる時系列データ解析システムで予防保全。人間が察知できない微かな異常予兆も検知-「Falkonry LRS」

モノづくりへのAIやIoTの活用が注目を集め、産業機器や製品から取得されるデータの活用が期待される一方で、データ解析を行う人材やノウハウの不足、システム連携の複雑さなどが課題となっています。このような課題へのソリューションとして、SCSKは「Falkonry LRS」をご紹介しました。

「Falkonry LRS」は、産業機械の温度・振動・圧力などのセンサーやデバイスから得られる時系列データをAIがリアルタイムで解析し、早期の異常検知を支援する解析ソフトウェアです。AIを用いて波形を自動で記憶、学習し、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。

複数の時系列データを同時に読み込み、複数のAIアルゴリズムを「Falkonry LRS」独自の手法で組み合わせることで、それぞれのデータの相関関係を明らかにし、異常の発生に大きな影響を与えるデータや予兆のパターンを特定します。これにより、従来見落とされていた不具合の検出、原因の特定なども可能となります。

「Falkonry LRS」の特徴は、一定の時間軸を考慮した解析が可能であること、あらかじめ用意されたAPIで既存のIoTプラットフォームへの組み込みも容易であることです。

SCSKブースでは、「Falkonry LRS」の詳細についてデモを交えてご説明しました。

製品歩留まりを劇的に改善。製造履歴データを解析し、製品の品質に関わる要因を特定-「DELMIA Operations Intelligence」

また、SCSKはダッソー・システムズ社ブースにて「DELMIA Operations Intelligence(DELMIA OI)」をご紹介しました。「DELMIA OI」は、製造工程における品質問題の是正や、製品不具合の予防を促進する品質安定化ソリューションです。製造時の各設定が正常範囲内であるにも関わらず、不良品が発生する場合、複数のパラメータ(設備条件、環境条件、人条件など)が複雑に絡み合い、不良品を引き起こす原因となっている可能性があります。

「DELMIA OI」は、製造履歴データを解析し、良品が生産される時、不良品が生産される時の共通ルール(製造条件)を発見し、品質問題の解決策を導き出します。また、発見したルールを用いて、現場に対してリアルタイムにリスクの警告や回避策の提示を行う仕組み作りも可能となります。

「DELMIA OI」は機械学習機能を備えており、統計学の専門知識がない方でも短時間で分析できます。また、熟練者の経験則も加えた評価も可能です。

SCSKはブースでの説明、デモ、ミニセッションを行いました。

展示会期間中、製造業をはじめとする非常に多くのお客様にご来場いただき、ブースは連日大盛況となりました。ご来場誠にありがとうございました。

「Falkonry LRS」の詳細はこちら

「DELMIA Operations Intelligence」の詳細はこちら

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