最終更新日:
2023-12-28 09:49:04.0
正常時の製造運転データをAIに学習させることで、未経験のトラブルを検知でき、現場エンジニアに寄り添ったシステムを提供します。
【こんなお悩みはありませんか？】
・異常データが無い（少ない）
・誤検知が多い（精度が低い）
・現場で使われない（ブラックボックス化）
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。
【SAILESSができること】
・正常データを利用してシステム構築
・未経験トラブルも予兆検知
・ユーザーによる運用（検知モデルの再学習が容易）、横展開が可能
【異常予知ができるからこそ、製造・保全業務の課題解決で収益改善】
SAILESSを導入することで、製造ラインの緊急停止回避や、
生産ロスを低減できます。また、保全部門においては、状態基準保全
（CBM）を取り入れることができ、保全費用の削減や重大事故を
防止することで、最適なプラント・ファクトリー運営に寄与します。
基本情報
【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。
| 価格情報 | お問い合わせください。 |
|---|---|
| 納期 | お問い合わせください |
| 型番・ブランド名 | SAILESS（サイレス） |
| 用途／実績例 | 【定常プラント】 工程全体：チョコ停削減による収益改善、 故障早期発見による保全費用削減 蒸留塔、反応器：異常の早期発見による品質低下防止 センサー：突発故障の回避による収益改善 【セメント工場】 キルン：異常早期発見による品質低下防止 【組立】 制御装置：保全の効率化 ※その他の非定常バッチプラントでも導入可能です。 |
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株式会社宇部情報システム
