IoT・AIを活用し、ゼロストップサービスを実現します
ディープラーニングなど最新の情報処理技術を用いて予知保全を提供します。
設備保守以外にも、お客様のご要望によりAIシステム開発も行います。
取扱分野
運転状況データ収集・分析評価、音・画像認識・センシング、振動・熱エネルギー回収、保守管理ロボット開発、IoT・AIによる保守管理
FACILITY SECの設備管理
従来の設備管理の問題点を解決
機械設備保守は専門技術者による診断が行われることで、機械設備の延命やチューニングによる効率化に繋がる効果があります。しかし、現在までの機械設備保守には、人手がかかる、診断結果のばらつきなどさまざまな問題点がありました。
振動計測システム
主な機能
対象機にマイクを取り付け、機械特有の運転音を採取・解析し、異常を一早く察知します。一つのシステムで、複数の運転中の設備を監視が可能です。
正常音と異常音との違いとは？
主に「耳で聞いた音の違い」と「目で見た画像の違い」の二つあります。
例として「空調用送風機3.7kw」の、
①整備後１ヵ月の正常音 ②ベルトに劣化がある異常音 ２つを比較してご説明します。
耳で聞いた音の違い
異常音には「キュルキュル」というベルト滑り音がはっきりと聞こえる
目で見た画像の違い
異常音画像には周期的な特異点がはっきりと表れている
製品傷検査システム
製品に着く傷の特徴と比較
画像処理記述の応用
- 周波数分析：色成分の周期性を分析し、その大きさを求める
- ヒストグラム：色の濃淡のヒストグラムを求め、色の分布を調べる
- エッジ検出：傷部分のみ抽出し、その量を調べる
切断面画像のエッジ検出
検討結果
- 画像をエッジ検出することで傷の抽出が可能
- 抽出後の白部分の面積（量）で区分けが可能
- 教師データ不要
⇒ ◎ 時間も掛らず一番制度が高い。
切削刃劣化診断のアルゴリズム
エッジ検出サンプル例
中小企業業務IT化支援
機械設備の設置やメンテナンス管理業務を行う業者さま向けの、業務支援のWEBアプリを開発中です。
業務管理アプリ（※近々販売開始予定）
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