食品製造現場のデータを統計解析。故障予知・予知保全を実現し、簡単に導入できる現場型診断装置。
食品製造現場で生産機械や包装機械などの設備の生産性・メンテナンスや製造データの活用方法に課題はありませんか。現場診断装置SignAIEdgeは統計解析技術を活用し、これら課題を解決します。
熟練作業者の経験・勘のように「いつもと違う」に気づくことが可能になり（異常検知）、アナリティクス・AI(統計解析)で「ここがちがう」を改善（原因分析）を可能にします。
これにより、故障予知・異常検知を実現、食品製造現場のさまざまな課題を解決します。
基本情報生産設備のデータ解析/異常検知 現場診断装置SignAIEdge
・製造現場で不良原因・故障解析を可能に
現場型診断装置は、インフラ構築が不要なため低コストで導入でき、製造現場ですぐに導入することが可能です。
機械設備データを容易に収集でき、製造現場での不良原因解析・故障解析を可能にします。
・データ分析人材不足解消を支援
現場型診断装置は統計解析などの専門的な知識がなくとも、データ分析・解析ができる機能が利用できます。
統計解析モデルを自動生成が可能なため、個別アプリケーションやソフトウェアの開発も不要です。
・異常検知・故障予兆検知を実現し、メンテナンスコストを削減
現場型診断装置では、機械設備の予兆監視・予知保全を可能にし、状況に応じたメンテナンスを可能にします。
PLCのデータや振動センサなどのデータを活用し、予防保全・故障検知を実現します。
| 用途／実績例 | 多品種切替え生産において、熟練作業者による改善活動・メンテナンスには限界があります。 IoTやアナリティクスAIを活用することで、生産設備の稼働状況の見える化、ヒューマンエラーの防止、熟練作業のノウハウのデジタル化による技術伝承が可能になります。 これにより品質改善、品質不良の削減、チョコ停・点検作業工数の削減などの効果が期待できます。 ［適用事例：冷蔵ショーケースシステム］ 冷蔵ショーケースは、コンビニエンスストアやスーパーマーケットなどで生鮮食料品の販売に用いられます。システムが故障すると店舗にとっても消費者にとっても大きな損失となるため、故障を事前に検知して対処することが大きな課題になります。 ショーケースは一定時間ごとに除霜処理が行われ、温度などのデータが周期的に変化するため、冷蔵ショーケースシステムのデータに対し、異常診断を適用しました。 具体的には着霜による高温警報発生に対して診断を行い、従来は警報直前にならないと発見できなかったことが、異常発生の約3週間前に異常兆候検知が分かるようになりました。 |
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カタログ生産設備のデータ解析/異常検知 現場診断装置SignAIEdge
取扱企業生産設備のデータ解析/異常検知 現場診断装置SignAIEdge
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富士電機株式会社 パワエレ営業本部 プロセスオートメーション統括部
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