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予知保全の実現とは?課題と対策・製品を解説

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システム開発における予知保全の実現とは?
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インフラ業界では、橋梁やトンネル、送電線などの設備の老朽化や異常を早期に発見し、事故を未然に防ぐことが重要です。特に、屋外に設置された設備は、雨風や粉塵といった過酷な環境にさらされるため、高い耐久性と安定した動作が求められます。AIR-WP-AI-002は、IP67準拠の防水・防塵性能と高いAI演算能力により、インフラ設備の異常検知をエッジ側で実現し、迅速な対応を可能にします。
【活用シーン】
* 橋梁のひび割れ検知
* トンネル内の異物検知
* 送電線の異常発熱検知
* プラント設備の異常検知
【導入の効果】
* 設備の早期異常発見による事故防止
* 点検・保守コストの削減
* AIによる高精度な異常検知
* 遠隔監視による業務効率化
研究分野における自律移動ロボットの実験では、柔軟な環境適応能力と、多様な実験ニーズに対応できるソフトウェアが求められます。特に、LiDARが届きにくい環境や、複数台のロボットを連携させる実験においては、安定した自律移動と、高度な制御機能が重要です。@mobi 2.6は、これらの課題に対応し、研究開発を強力にサポートします。
【活用シーン】
・自律移動ロボットの研究開発
・SLAM技術、経路計画、行動制御などの研究
・複数台ロボットの協調動作実験
・GNSSを利用した屋外実験
・多様な環境下での自律移動実験
【導入の効果】
・実験の効率化と精度の向上
・研究開発期間の短縮
・多様な実験ニーズへの対応
・研究成果の最大化
鉱業・資源探査の分野では、地質調査や鉱物資源の分布を把握するために、様々なセンサーを用いたデータ収集が不可欠です。しかし、従来のデータ収集方法では、センサーの設置やデータの取得・整理に手間がかかり、効率的な資源探査の妨げとなることがあります。当社のセンサー統合ソリューションは、複数のセンサーからのデータを一元的に収集し、可視化することで、資源探査の効率化に貢献します。
【活用シーン】
・地質調査における各種センサーデータの収集
・鉱物資源の分布調査
・採掘現場における環境モニタリング
【導入の効果】
・データ収集の効率化
・データ分析の迅速化
・資源探査の精度向上
スマートシティにおけるゴミ収集の効率化では、収集ルートの最適化、収集状況のリアルタイム把握が求められます。特に、ゴミ箱の満杯検知や収集車の位置情報を正確に把握することは、コスト削減と住民サービスの向上に不可欠です。しかし、都市部では電波の遮断が多く、地下や奥まった場所からのデータ収集が課題となる場合があります。当社の429MHz帯 LoRa小型無線モジュールは、長距離通信と低消費電力を両立し、これらの課題を解決します。
【活用シーン】
・ゴミ箱の満杯検知
・収集車の位置情報追跡
・ゴミ収集ルートの最適化
【導入の効果】
・収集コストの削減
・収集効率の向上
・住民サービスの向上
林業における森林管理では、広範囲にわたる森林の状況を把握し、適切な管理を行うことが求められます。特に、山間部や悪天候下など、従来のPCでは設置が難しい環境でのデータ収集や分析が課題となっています。AIR-WP-AI-002は、IP67準拠の防水・防塵性能により、このような過酷な環境下でも安定した動作を実現し、エッジAI処理による効率的な森林管理を可能にします。
【活用シーン】
・森林内の監視カメラ映像解析による、不法伐採や異常事態の早期発見
・ドローンによる空撮映像解析による、森林資源の正確な把握
・林業用重機の稼働状況モニタリングによる、作業効率の向上
【導入の効果】
・リアルタイムでの状況把握による、迅速な対応
・人件費削減と、業務効率の大幅な向上
・森林資源の持続可能な管理の実現
ロボティクス分野、特に環境認識においては、ロボットが周囲の状況を正確に把握し、安全かつ効率的に動作することが不可欠です。従来の2Dカメラだけでは、距離や奥行きを正確に捉えることが難しく、障害物の回避や作業の正確性に課題がありました。当社のデプスマップカメラは、高精度な点群データと3Dモデルを生成することで、これらの課題を解決します。
【活用シーン】
・自律走行ロボットの障害物検知
・ロボットアームによる部品の認識と把持
・倉庫内での在庫管理
【導入の効果】
・ロボットの安全性向上
・作業効率の大幅な改善
・3Dモデルによる高精度な環境認識
・多様なOSに対応
ロボティクス業界、特に自律制御システムにおいては、リアルタイム性が非常に重要です。ロボットは、センサーからの情報を迅速に処理し、環境の変化に即座に対応する必要があります。ミリ秒単位の遅延が、ロボットの動作不良や事故につながる可能性があります。RedHawk Linuxは、Jetson AGX Orin上で20マイクロ秒未満の応答時間を保証し、平均プロセス ディスパッチ レイテンシ(PDL) は3マイクロ秒を実現します。これにより、自律制御ロボットのパフォーマンスを向上させます。
【活用シーン】
・自律走行ロボット
・ドローン
・スマートカメラ
【導入の効果】
・低レイテンシによるリアルタイム性の向上
・高いパフォーマンスと安定した動作
・インテリジェントエッジデバイスの性能向上
林業の現場では、森林の状態把握、作業員の安全管理、設備の遠隔監視など、広範囲にわたるデータの収集と管理が求められます。特に、山間部や電波の届きにくい場所では、安定した通信環境の確保が課題となります。当社の「どこでもでむ 特小モデル」は、LoRaによる長距離通信と、Wi-Fi/Bluetoothによる近距離無線連携を一台で実現し、これらの課題を解決します。
【活用シーン】
* 森林内の温度・湿度・気圧などの環境データ収集
* 作業員の安全管理のための位置情報取得
* 林業機械の稼働状況の遠隔監視
* 資材置き場の在庫管理
【導入の効果】
* 広範囲の森林データをリアルタイムで収集し、効率的な管理を実現
* 作業員の安全を確保し、事故のリスクを低減
* 林業機械の稼働状況を把握し、メンテナンスコストを削減
* 資材の在庫管理を最適化し、無駄を削減
※本製品のご利用には、お客様によるファームウェアの開発が必要になります。
『AE2100シリーズ』は、IoT用途に適したセンサー機器を収容するための、
多種多様な物理インターフェースを搭載したAIエッジコンピューターです。
LTE、無線LANにも対応しているため、お客さまのさまざまな設置環境で
実力を発揮します。
エッジ領域で汎用的にAI処理を実行することができ、お客さまの多種多様な
ユースケースに適した“リアルタイム-インテリジェンス”を実現します。
【特長】
■オープンなAI実行環境
■高いAI処理性能
■ソフトウェアアーキテクチャー
■Microsoft Azure loT Edge対応
■多種多様な物理インターフェースに対応
※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。









