予知保全システムの構築とは？課題と対策・製品を解説

製造業の品質管理においては、顧客からのフィードバックを迅速に収集し、製品やサービスの改善に繋げることが重要です。CRM4.0は、顧客の感情や価値観を深く理解することで、潜在的な課題を早期に発見し、品質向上に貢献します。顧客との持続的な関係性を築き、製品に対する満足度を高めることが、競争優位性を確立するために不可欠です。 【活用シーン】 ・顧客からのクレームや問い合わせの一元管理 ・製品の品質に関する顧客の意見収集と分析 ・品質改善のための優先順位付けと実行 【導入の効果】 ・顧客満足度の向上 ・製品品質の改善 ・リコールリスクの低減

化学プラント業界では、設備の安定稼働が不可欠であり、予兆保全による故障の未然防止が重要です。特に、高温・高圧環境下で使用される設備においては、わずかな異常が重大な事故につながる可能性があります。AI-FTAは、過去の故障データや点検履歴を分析し、異常の早期発見を可能にします。これにより、計画的なメンテナンスを実施し、設備のダウンタイムを最小限に抑えることができます。 【活用シーン】 ・高温連続処理設備 ・焼却設備 ・熱回収システム ・排気・脱硝設備 ・多系統連動設備 【導入の効果】 ・故障原因特定時間の短縮 ・設備停止リスクの低減 ・保全コストの削減 ・トラブル対応履歴の資産化

航空宇宙業界では、部品の品質管理と効率的なサプライチェーンの構築が重要です。AIを活用することで、部品の故障予測や在庫管理の最適化が期待されています。しかし、AI導入には、組織的な課題や技術的なハードルが存在します。本調査レポートでは、航空宇宙業界のエグゼクティブへの調査結果から、AI活用の実態を明らかにします。貴社のAI活用戦略に役立ててください。 【活用シーン】 * 部品故障の予測 * 在庫管理の最適化 * サプライチェーンの効率化 【導入の効果】 * 業務効率化 * コスト削減 * 品質向上

RICOS Lightningは、シミュレーション結果を高速かつ高精度に予測できるアプリケーションです。シミュレーションデータへの適用に特化した独自のAIアルゴリズムにより、下記の3つの特長を備えています。 1. シミュレーション工程を代替できるため、抜本的な高速化が可能になります。 2. 3次元形状を詳細に把握できるため、製品設計の現場で用いられる複雑な形状の予測に適しています。 3. アルゴリズムに物理現象の特性を組み込んでいるため、従来のシミュレーション同様まったく新しい製品形状に対しても信頼性の高い結果が得られます。 これにより、数日かかっていたシミュレーションの計算時間を十分な精度を保ったまま数分にまで短縮した実績もあり、この高速化でリアルタイムでの製品設計が実現できます。

当資料は、株式会社アビストが取り扱う「AI-Plant Bamboo」の紹介資料です。 異常検知パッケージ AI-Plant Bambooの「異常検知のハードル」をはじめ、 「AI-Plant Bambooの機能」や「データの取得フェーズからの異常検知」など 掲載しています。 ぜひ、ダウンロードしてご覧ください。 【掲載内容】 ■異常検知パッケージ AI-Plant Bamboo ・異常検知のハードル ・AI-Plant Bamboo ・AI-Plant Bambooの機能(1/3) ・AI-Plant Bambooの機能(2/3) ・AI-Plant Bambooの機能(3/3) ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

『Proficy CSense』は、資産とプロセスのパフォーマンスを向上させる 産業分析ソフトウェアです。 AIと機械学習を利用して、プロセスエンジニアが産業データソース全体の データを組み合わせ、問題を迅速に特定し、根本原因を発見。 将来のパフォーマンスを予測し、アクションを自動化して、品質、使用率、 生産性、および運用を継続的に改善できるようにします。 【特長】 ■分析 ■モニタリング ■予測・予想 ■シミュレーション ■最適化 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

デジタルトランスフォーメーション（DX）の波が、いよいよ製造業バリューチェーンの上流にある研究開発にも影響を与え始めています。 ベテラン研究者の勘や経験に頼った設計が7割と言われる製造業の研究開発をAIはいかに変えていくのでしょうか。 当レポートは、大学や航空宇宙系研究機関でも活用が進むデータドリブンな材料開発の裏側と設計・材料選定プロセスにおける工程時間を55%削減するヒントについて解説します。 ※詳しくはカタログをダウンロードしてご確認頂けます。 ※材料開発工程時間の55%削減は試算によるものです。

『Manufacturing-IX (M-IX)』は、初めての方でも簡単にディープ ラーニング、ニューラルネットワークを利用し、製造業における異常検知 ・予知保全を高性能に実現する人工知能（AI）の統合開発環境です。 最大10,000通りのニュートラルネットワークを自動検証し、分類判定結果 の数値表示が可能。最適な人口知能の絞り込みに有効です。 また、人工知能の開発経験とノウハウを活用し、学習データの前処理から 最適なニューラルネットワークの生成、判別式の決定、動作するための 後処理までカバーします。 【特長】 ■人工知能の開発工程を幅広くカバー ■さまざまな検知データに対応 ■簡単でわかりやすいユーザインターフェース ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）におけるソフトウェア（SaaS） 活用の現状とMI特化SaaSのメリットについてご紹介いたします。 MIに特化したSaaSの活用が進まない要因は、データサイエンス×ソフトウェア開発× 材料科学の学際的な領域であるため難易度が高く適切に提供するプレイヤーが 少ないこと、導入を検討する企業にSaaSのメリットが十分に伝わっていないこと の2つであると考えています。 当記事では、後者のMI特化SaaSのメリットについて具体化いたします。 【掲載内容】 ■MI特化SaaSのメリット 　・MI活用の裾野が広がる 　・テーマの方針転換があっても柔軟に対応できる ※詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

弊社はエンジニアや事業者がより効率的に業務運営を管理し、財務パフォーマンスを最適化できるように、産業別コグニティブAIテクノロジーを開発しました。 人間のように「考え」、組成の技術から機械的な問題に至るまで、検出された問題を解決する方法を提供。計画策定、エンジニアリング、業務の全体に渡って人間のパートナーとして機能し、業務へ継続的な改善を促進します。 【特長】 ■常にセンサーを監視して、最適状態からの劣化を検出し、予測 ■全体像から物事を考えると同時に、細部に至るまで注意を払う ■発生間近の問題を予測し、異なる業務ユニットを跨って全体的に解決策を特定 ■全員が自らの行動が及ぼす影響についてグローバルな視点を持てるように、全ての利害関係者とコミュニケーションを図ることが可能 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。