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故障予知サービス MMPredict

特許出願中
NEW

ラインアップが増えました。

メカトロニクス装置向け
プロダクトモデル
プラント等設備群向け
プラントモデル






スマートものづくり支援ツール

本製品は、ロボット革命イニシアティブ協議会「スマートものづくり支援ツール」に選定されました。

ロボット革命イニシアティブ協議会

概要

「MMPredict」は、IoTプラットフォーム「MMCloud」で蓄積したデータを機械学習し故障予知を行います。
異常に起因する箇所を推定でき、製造計画に合わせ効果的に対策を打つことで、保守コストを削減します。
特許出願中の知見追加学習機能により、使いながら検知精度を高めることができます。


イメージ <プロダクトモデル>
故障予知サービス「MMPredict」全体図

主な特長

  • 正常な状態を機械学習してモデル化
    複数データの相関関係に着目し、正常モデルを作成。正常モデルとの乖離度から、故障予兆を検知。
  • データクレンジングによる予知精度向上
    データサイエンティストによるデータ分析/クレンジングで、不要なデータを除去することにより、高精度の予知が可能

    安川情報システムのAI Paradigm > Pick Up「 データクレンジング」


  • 故障箇所を推定
    故障の予兆を検知した場合、その予兆に関するセンサの寄与度情報を表示。
    それにより、故障箇所の推定が可能となります。
  • 知見追加学習機能(特許出願中)
    AIによる故障予知結果に対し、技術者の知見を追加学習可能。
    使用しながら、故障予兆検知の精度を向上していくことができます。

PicK UP知見追加学習機能 (特許出願中)

追加学習

追加学習前
AIが正常期間で機械学習した正常モデルをもとに、故障予兆を検知。
その中で、技術者が見て、故障の予兆ではなく、正常動作の範囲内のものを追加学習させる。

追加学習

追加学習後
追加学習された動作を正常と認識するため、不要な検知を削減。検知精度が向上。
技術者の知見を加えることで、検出精度向上

システム構成図

システム構成図

※MMPredictのご利用には、IoTクラウドサービス「MMCloud」の契約が必須となります。


ラインアップ

装置単体の監視・故障予知を行う従来のプロダクトモデルに、さまざまな装置等を組み合わせたユニットやプラントを統合的に監視・故障予知するプラントモデルを追加しました。


  プロダクトモデル プラントモデル
監視対象 装置 プラント等の設備群
対象数 10/50/500以上(台) 1施設
1対象あたりのセンサ数 ~100個 ~1000個
1対象あたりのモデル数 1個 ~50個
1モデルあたりのセンサ数 ~100個 ~100個
サンプリング周期 1分~ 1分~
判定周期 1日 1日


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