予知保全AIソリューション

機械のメンテナンス費用、材料費を削減

エイシングAIを用いた予知保全AIソリューションをご紹介いたします。

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

予知保全AIソリューションとは

生産機械を使用する際、ある要因で機械が故障したり、機械を構成する部品が寿命を迎え使用できなくなる可能性があります。
弊社AIは、機械・部品の故障や寿命に関連するデータを解析することにより、異常検知や、故障までの日数をより正確に予測いたします。
定期的なメンテナンス費用や材料費の悩み解決に、ぜひお役立てください。

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ご用意しています。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いたします。詳細については、サービスページをご確認ください。

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