- 直動部品予兆検知
- 回転部品予兆検知
- 工具監視
故障検知のためにやらなくてはならないこと
概要として大きく分けると以下のようなステップがあります。
つまずき易い工程は?
故障検知は最初のデータ分析でつまずきがち。機器のコスト負担も大きいです。
データ分析の概要手順
仮説を立てた上での多角的な検証が必要となります。
データ分析での苦労
最適解を見つけるため仮説⇔検証の「繰り返し」を行う必要があります。
繰り返しによる判定モデルの精度向上が必要
THKが提案する「OMNIedge」なら
データ解析不要で、すぐに部品の状態が見えるIoTパッケージです。独自の機器・アルゴリズムを用い、解析まで行うため簡単に始められます。
センサ選定
どのセンサが良いか...
専用センサなので
選定時間は不要です！
エッジコントローラ選定
どのようなものが良いか・・・
専用アンプがあるので
選定時間は不要です！
データ処理
どのように解析したらよいか
エッジAIがデータ処理をするので
解析時間は不要です！
ネットワーク構築
社内ネットワークに手を加えるのは大変
通信環境もワンパッケージで届くので、すぐに始められます！
安全な環境
データの取り扱いは慎重におこないたい
通信、クラウド両面で
トップレベルの安全です！
最終判断
どこでどのように判断をしようか
クラウドAIが
総合判断をします！【開発中】