株式会社宇部情報システム

AI異常予兆検知システム構築サービス【SAILESS】:導入事例インタビュー

最終更新日: 2024-12-24 18:01:42.0

上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。

カタログ発行日:2023/10/4
異常予兆検知システム構築サービスSAILESSを導入いただいている大阪ガスリキッド株式会社様のインタビューを事例として纏めました
AI異常予兆検知システム構築サービス【SAILESS】を導入いただいている、
大阪ガスリキッド株式会社様に実施したインタビューを事例として纏めております。

大阪ガスリキッド株式会社様では、SAILESS導入によって、
1番の課題であった属人化が解消され、異常予兆検知のおかげで、
突発停止などのトラブルは皆無に等しい状況となったと回答いただきました。

導入事例インタビューでは以下の内容が確認できます。

・当社(宇部情報システム)の選定理由
・SAILESS導入前の課題
・SAILESS導入後の効果(課題解決)
・設備や装置の経年変化に対応した「再学習ツール」の導入効果について

SAILESSでは、せっかくのシステムをブラックボックス化しないためにも、現場の声を最優先に、
災が起きる予兆を知るための使えるAIサービスをご提供いたしております。

お気軽にお問い合わせください。

関連情報

異常予兆検知システム構築サービス『SAILESS(サイレス)』
異常予兆検知システム構築サービス『SAILESS(サイレス)』 製品画像
【サービス内容(BTOモデル)】
1.課題ヒアリング・データ分析(PoC)
様々なお客様の現場課題に対して、ジャストフィットした予兆検知
システムを提供するため、目的や課題、検知したい異常、現状のデータ
取得状況をヒアリングし、データ分析から対応可能です。
※対象データが現場止まり、蓄積されていない場合でも データベースの
 構築からご支援いたします。

2.異常検知アルゴリズム選定
予兆検知は検知したい異常によって、アルゴリズムの最適解が
異なります。SAILESSではデータ分析結果から、異常検知に必要な様々な
アルゴリズムからベストな手法を選定します。

3.検知システム構築
最適なアルゴリズムを用いて新たな指標となる[異常度]を算出し、
可視化します。監視画面は様々なPIMS(プラント情報管理システム)
ツールやOSS(オープンソースソフトウェア)などでの構築が可能です。
また、お客さま専用の監視画面開発にも対応いたします。
対象設備などの経年劣化による誤検知に備え、ユーザご自身が操作・
結果が評価が出来るよう、AIモデルの再学習支援システムも
提供いたします。

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