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異常判別プログラム自動生成マシンCX-M

CX-M判別モデルプログラム実行専用エッジコンピューティングマシン
CX-M
CX-Mは、時系列データを入力すると「データクレンジング」「特徴の抽出」「機械学習による判別モデル作成」「判別精度検証」を独自ソフトウェアで行い、異常判別プログラムを自動で生成する専用マシンです。利用者はデータ分析技術の知識がなくても、数値データを用意するだけで自社基準の設備状態を判別するプログラムを生成できます。生成した異常判別プログラムは出力することができ、製造現場や、自社のシステムに組み込むなど任意の環境での利用が可能です。

利点

    1. 分析自動化専門知識不要
    2. 専用PC社内で利用可能
  1. 操作はGUIのマウス操作だけ
  2. 少ない投資から始められる

CX-Mは設計の予知保全のためのデータ分析に特化したオンプレミスで利用できる分析製品です。設備の時系列データを、分析専門知識のない生産技術者や設備保全者でも簡単に操作でき、分析結果をすぐに現場で活用することができます。また、少ない投資から利用を開始できるため、投資対効果を確認しながら、利用を広げていくことができます。

適用例

  • 回転体(軸受)の異常検知
  • 加工部品の良品検査
  • プレス機の予知保全
  • 炉の操業状態診断

特徴

3ステップで予知保全を実現

ステップ1:分析目的とデータに合わせて機能を選択

収集したデータの内容と目的に合わせて最適な分析方法を選択できます。
分析目的とデータに合わせて機能を選択

  1. 複数状態の発見と分類:稼働状態ファイルから分類モデルを作成
  2. 正常からの外れ値検出:正常状態ファイルから判定モデルを作成
  3. 正常・異常を判別:正常・異常分類済みファイルから判別モデルを作成

ステップ2:最適な分析モデルを自動生成

分析用のCSVファイルを用意すれば、分析モデル作成に必要な作業を全てCX-Mが行います。お客様は分析結果と分析過程の情報を確認し、現場で利用するか判断いただけます。
最適な分析モデルを自動生成

  1. 列選択:モデル作成に有効なデータ列を選択
  2. 位置合わせ:比較すべきデータ位置を類似・相関から特定
  3. 特徴抽出:RAW/Scaling/FFT/Waveletなどを実行し特徴を探索
  4. 機械学習:複数の機械学習を実行し最適なものを選択
  5. 分析モデル完成

ステップ3:作成したモデルを配備しオンライン診断開始

作成したモデルは、CX-Mから出力し別のPCやサーバー上で動作させることが可能です。それにより設備のデータを即時に診断し、監視することが可能となります。
作成したモデルを配備しオンライン診断開始

  1. 監視対象設備のデータを継続的に収集
  2. データ読込・判定・結果出力 CX-M Edge
  3. 判定結果はダッシュボードなどで監視

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