IoT / ビッグデータソリューション

IoT / ビッグデータソリューションにおける各製品の連携

収集

MotionBoard

あらゆるデータをまとめて可視化するBIツールです。
センサーデータのリアルタイムモニタリングもできます。

Dr.Sum

現場の様々なデータを蓄積する「フロントデータベース」です。
データ基盤として欠かせないデータ収集・加工・蓄積・分析までの一貫した機能があります。

帰納的
分析

R

世界中で広く使用されている高水準の統計解析ソフトウェアです。
機械学習に関する種々の解析手法が利用できます。

TensorFlow

Googleが開発し、公開されている深層学習によるAIツールです。
時系列データの処理をするための深層学習(ディープラーニング)のアルゴリズムを利用できます。

BUGS

ベイズ統計やMCMC法が利用可能な統計解析ソフトウェアです。
故障情報が極端に少ない機器の特性を解析することに強みがあります。

演繹的
分析

各種CAEツール

対象となる設備、装置と目的に応じた形で必要なツールを選択し、使用します。
(例)
この他にも熱交換器やボイラー、電気モーター等にも対応可能です。

蓄積

AiPOST

様々な形式の情報を一元管理可能なシステムです。作業依頼や要望書、故障情報といった業務で発生する記録の管理の他、ナレッジマネジメントシステムとしても利用することができます。

FLiPS

20年以上の実績及びお客様の声を元に開発されたカレンダー型の設備資産管理システムです。
計画の予実管理の他、コストやリスクも含めて星取表の形式で見える化できます。

i-Reporter

様々な業界における設備点検や品質検査、報告書、業務報告等で使用される電子帳票システムです。
Excelベースの帳票をそのまま電子化し、タブレット上での活用を可能とするシステムです。

改善

性能改善 / 運転条件最適化

蓄積された異常履歴及び各種手法を活用した故障原因追及、システムモデルを活用したパラメトリックスタディにより
機器や装置の脆弱性、改善点を設計・開発部門へ最適な運転条件を製造部門へフィードバックし製品の改良、運転条件の
最適化をお手伝いします。

資料

故障情報を基にしたLCC及び保全方式の決定

シミュレーションを活用した空調設備の状態監視モデル構築の提案

画像クリックで資料の詳細を確認できます。

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