予知保全AI
製造機械やエネルギー・インフラ機器の
故障予知や異常検知などのAIによる次世代ソリューション
高精度なAI推定で、メンテナンスコスト削減と
生産効率向上を実現するソリューションを提供します。
故障予兆検知・異常検知の課題に悩んだら私たちにお任せ下さい
半導体製造装置内
光源の寿命予測
加工装置
刃物の寿命予測
バッテリ・蓄電池の
寿命予測
プレス機の異常検知
塗装機の異常検知
射出成形機の異常検知
活用例 USE CASE
予知保全AIソリューションの適用例
人による予測作業をAIで自動化し故障予兆検知の精度を向上させた事例
故障予兆検知の対象となる生産設備機器や製品について、故障や寿命と関連し得るセンサデータが取得できている場合、過去から現在までのデータの傾向を学習することで、将来の故障や寿命を高精度に予測することが可能になります。
使われ方や機器の個体差により故障時期や寿命は異なることが想定されますが、エイシングAIは、運用中に追加学習をしながらAIモデルを更新できるため、その個体差に対応し高精度に故障予兆検知することが可能になります。
適用業種例
- 製造業
- エネルギー・インフラ業界
- 建設業
AIが異常を発見することによって、人の監視工数を削減
製品や部品を加工するプレス工程において、金型の状態によって、生産される製品品質が大きく左右されます。
金型の劣化に伴う製品不良について、エイシングAIにより、加工時の加重データから自動で不良品の検知が可能になります。
金型の個体差や使われ方により異常状態が異なることが想定されますが、エイシングAIは運用中に追加学習することができるため、その個体差に対応した高精度な異常検知を実現いたします。
適用業種例
- 製造業
- エネルギー・インフラ業界
- 建設業
導入方法
当社のサービスページでは、お客様のニーズに合わせて様々な導入フェーズを用意しています。 調査、研究、開発、量産、運用の各フェーズにおいて、スムーズな導入をサポートします。 詳細については、サービスページをご確認ください。
AI導入からAI実装や実際の量産・運用に至るまでの全提供サービスは以下の通りです。
生産設備へのAI導入からAI実装や実際の運用に至るまでのプロセス例は以下の通りです。