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ユースケース#1「装置へのAIxIoT組込み」

最初のユースケースは工作機械へのAIxIoTの組込みです。工作機械を中心とした産業機器の加工精度低下検知や主軸の予知保全、工具の異常検知など製造業が抱える様々な課題に対して、ソリューションを提供いたします。

AI×IoT Ready組込みプラットフォーム

装置へのAI×IoT組込み事例

ユースケース1
ユースケース2
  • センシング技術を活用したデータ収集支援
    異常検知、予知保全などAIxIoTの活用にあたり、データ取得で使用するセンサーの種類/仕様/取付位置/ロギング方法をコンサルティングするサービスを提供いたします。
  • データ分析・AI実装支援
    産業機器、製造業の課題解決に特化したE(エンジニア)資格保有データサイエンティストにより、課題に合わせた最適なアルゴリズムの選定から、AI生成、機器実装までをサポートいたします。

ユースケース#2「工場の見える化・データの利活用」

次のユースケースとしてご紹介するのは、お客様の工場内のあらゆるデータを収集し、工場の見える化・データの利活用を支援するワンストップソリューションです。

工場内設備からあらゆるデータを収集し、膨大なセンサーデータを適切に処理する最適なIoTインフラの導入、またその取得したデータをAIで判断し、異常検知/予知保全/稼働監視/トレーサビリティ/不良原因分析/外観検査自動化を実現します 。

これにより工場のメンテナンスコストの削減、ダウンタイムの減少、人員負担の削減、歩留の向上を達成し、IoT、AI活用による高効率で生産性の高いスマートファクトリ実現に向けたご支援をさせて頂いております。

工場見える化構成例

  • 異常検知・故障&劣化予測
    機械の故障を事前に予測し、止めない工場を作りたい。目視点検ではなく、データ点検をしたい。マクニカが提供する異常検知・故障&劣化予測のソリューションは、独自のハードウェア、センシング・分析・組み込み技術を活用し、お客様工場のダウンタイムの削減、保全作業効率化に貢献致します。
  • 製造ライン不良原因分析・歩留まり改善
    製造ライン不良原因分析でAIを使用するときに、工程データをそのままアルゴリズムに投入すれば正常/異常の判断モデルが生成するわけではありません。 AIで課題解決するためには、データを組み合わせたり、特徴量に変換したりなどの一連のデータの前処理が必要となります。このようなデータの前処理は、分析時には人の手でエクセルなどを使用して実施するケースが多く、リアルタイムでの運用の実現が難しいポイントとなります。 そのような課題をマクニカは解決いたします。
  • AI外観検査パッケージ
    製造業は、製造品に対して顧客からの品質を強く要求されます。マクニカでは、設計・運用に課題の多い外観検査システムを、既に導入されている方、これから外観検査システムを導入される方を対象に、安心して外観検査システムを導入できるように、撮像装置からAIの実装、運用支援までワンストップで提供いたします。

その他のAI×IoTソリューションの詳細については、製造業のお客様の課題解決を専門とするマクニカ IoT×AI ソリューションページをご参照ください。

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