装置の予知保全を実現する 異常判別プログラム自動生成マシン

CX-M 〜データ分析業務は全自動化の時代に〜

装置のデータから状態を見抜く

装置の状態に合わせてメンテナンスを行う予知保全には、データの収集の仕組みとデータ分析業務が必要です。CX-Mは、今までデータサイエンティストが行なっていた分析業務を全て自動化し、予知保全実現の課題を解決します。

動画で見るCX-M

【学習モード】

データから判別プログラムを生成する動作

【テストモード】

作成した判別プログラムをテストする動画

判別モデルを活用

CX-Mで開発した判別モデルは、出力しアプリケーション化してGateway PCなどのデバイスにて実行する事が可能です。※アプリケーション化は、弊社提供のConnexonで簡単に作成できます。詳細はこちら

回転装置のデータ分析例

課題
装置の振動データから異常を自動検知できる仕組みを構築し、メンテナンス業務の効率化と装置の稼働率向上を実現したい

準備データ

種類
振動 (1軸)
点数: 1500
データ数
20ファイル
OK:10 NG:10
形式
CSV

CX-M学習結果

モデル精度

95%

学習時間

120秒

特徴抽出情報

少ないデータでも、短時間で高精度の判別モデルを作成。学習過程に生成された特殊抽出情報も確認できるため、論理的な視点でも確認できます。

その他適用対象例

産業機械

プラスティック加工機、ポンプ、圧縮機、変速機、金属加工機、運搬機械、化学機械、原動機、他

無償分析診断で安心導入

CX-Mご購入の前に、お客様のデータで実際にどの程度の判別精度がでるか、無料で診断致します。是非、無料分析診断をお試しください。データのお預かりから報告まで10営業日程度となります。