AIを活用した予知保全・予兆保全の具体的事例&導入〜実運用までの流れ
昨今のAI(人工知能)の発展は凄まじく、業種・業界を問わず多くのシーンにおいて活用が進んでいます。特に工場や設備における、機械や部品の不具合・故障をあらかじめ予知する、いわゆる「予知保全(予兆保全)」へのAI活用について
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AIを活用した異常検知や予知保全に関する基礎知識をはじめ、その他「Impulse」にまつわるお役立ちコラムをご紹介しております。
昨今のAI(人工知能)の発展は凄まじく、業種・業界を問わず多くのシーンにおいて活用が進んでいます。特に工場や設備における、機械や部品の不具合・故障をあらかじめ予知する、いわゆる「予知保全(予兆保全)」へのAI活用について
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異常検知とは、製造・生産現場において、機械や設備などが停止や故障する前に何らかの異常を捉え、トラブルになる前にそれを未然に防ぐこと、または停止や故障した際にそれを検知することを言います。従来このような分野は人の目視や判断によって行われていたり
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今回は、弊社が提供する機械学習を活用した分析ソリューション「Impulse」ユーザ向けのDeveloperサイトについてご紹介いたします。
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2023年1月25日(水)〜1月27日(金)に東京ビッグサイトで開催された「第15回オートモーティブワールド」に出展いたしました。展示会初日は寒波の影響もあり…
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2021年10月13日(水)〜2021年10月15日(金)に幕張メッセで開催された「第2回フードテックジャパン」に出展いたしました。連日予想を上回る来場者数となり
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製品や部品の品質を維持・保証するために、製造の現場では様々な検査が行われます。中でも、製造品の表面についた、傷・汚れ・変形・バリ・欠け・色ムラなど、不良の有無のチェックを行う「外観検査」は代表的な検査です。
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製造された製品や部品は、出荷する前や各製造工程において品質基準を満たしているかといった検査が行われます。様々な検査の中でも「外観検査」は、製品、部品の表面に傷・汚れ・変形・バリ・欠け・異物の付着などの不良が無いかをチェックする検査です。
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今回は、弊社が提供する機械学習を活用した分析ソリューション「Impulse」ユーザ向けのDeveloperサイトについてご紹介いたします。
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昨今のAI(人工知能)の発展は凄まじく、業種・業界を問わず多くのシーンにおいて活用が進んでいます。特に工場や設備における、機械や部品の不具合・故障をあらかじめ予知する、いわゆる「予知保全(予兆保全)」へのAI活用について
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異常検知とは、製造・生産現場において、機械や設備などが停止や故障する前に何らかの異常を捉え、トラブルになる前にそれを未然に防ぐこと、または停止や故障した際にそれを検知することを言います。従来このような分野は人の目視や判断によって行われていたり
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人手不足が深刻な問題となっている製造業の現場では、ロボットやAIによる自動化・省人化に向けた様々な取り組みが行われています。AIを活用した「外観検査」もその中の1つ。従来、人による目視検査に依存していた外観検査にAIを活用することで
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