AI&正常データで予兆検知を実現するSAILESS™

■AIによる異常予兆検知システムについて 現在、様々なシステムやサービスにおいてAI技術は利活用されており、製造業の異常予兆分野においても、

• 製造ラインの緊急停止が避けられる
• 交換部品や消耗品などのメンテナンス時期を予測できる
• 熟練者の技術が形式知化でき、属人化を防げる
• メンテナンスの期間を最適化できる（状態基準保全化）

など数々のメリットがあるといわれており、注目されております。

■AIによる異常予兆検知に向けた導入障壁 しかしながら、AIによる異常予兆検知システムの導入には、

• 異常データが無い（少ない）
• 異常要因となるデータの特徴抽出が必要
• 検知モデルの経年劣化による誤検知

など、導入や運用に関して様々な課題がございます。結果として、せっかく苦労してシステムを導入しても、保全に関する負担の軽減が出来ず、最悪のケースでは「現場で使われない」という事態になってしまいます。

■様々な製造現場にジャストフィットしたAIによる異常予兆検知 本セミナーでは、前述の課題を解決するAI異常検知システムの構築サービス「SAILESS™」をご紹介します。「SAILESS™」の特徴として、

• 「正常データ」をベースとした異常検知手法を採用
• 実際の装置や工程の状況をヒヤリングし検知したい異常を分析
• 検知精度の低下を防ぐためのモデル再学習をお客さま自ら容易に行える仕組み

をご用意しており、活用や運用のサポートまで一気通貫でサービス展開いたします。

今回のセミナーでは、実用シーンがイメージできるよう、以下がご覧いただけます。

• SAILESS管理画面、モデル更新画面のデモ
• 実例に近い異常シナリオと検知結果のデモ

AIを用いた異常検知を構築しようとしたが、ビックデータが揃っておらずに困っていた方や、ビックデータはあるがどう活用していいか迷われている方におすすめです。