全てを備えたプラットフォーム

Impulseは単なる分析プラットフォームではありません。

機械学習を活用した高度なデータ分析処理に加え、業務に組み込んたシステムとして導入・運用するために必要な様々な機能(データ収集、構造化、データ蓄積、画面インタフェース、アラ ート通知等)を統合的に備えたプラットフォームとして構成されています。

統合的なデータ分析プラットフォーム

Impulseアプリケーションファミリー

Impulse異常検知

Impulse異常検知は、設備の予知保全を目的とした故障予兆検知や製造プロセスの傾向の監視アプリケーションとして利用可能なアプリケーション。

温度や圧力、振動、音等の時系列で記録される数値データの傾向や関係性をAIによって学習し、その変化を検知します。

Impulse外観検査

Impulse外観検査は、外観検査の自動化・省人化を目的として、製品に対する傷・打痕・汚れ・異物の混入等といった不具合を検出する検査アプリケーション。

検査装置カメラや監視カメラ等で取得される静止画像・動画像データをAIによって学習し、画像内の異常を検出します。

Impulse要因分析

Impulse要因分析は、品質管理・向上を目的として、製造工程における不良発生要因、製造条件を分析するアプリケーション。

様々な工程で取得される様々な数値データの正常・異常の違いに着目し、異常発生に重要な要因を特定、制御条件等も出力します。


Impulse作業分析

Impulse作業分析は、作業品質の管理・向上を目的として、作業ミスや手順の漏れを検出したり、作業時間の自動計測等を行うアプリケーション。

作業工程の動画データを利用し、作業分類やキーポイント抽出、物体検出等のAI技術で作業の異常検知や自動計測を実現します。

Impulse作業分析の詳細はこちら


オートモデリング

本来、データ分析専門の技術者が担う難易度の高い分析プロセス(データの特性を理解し、適用可能なアルゴリズムを選定し、更に最適なパラメータを見つけるためのシミュレーション試行)を自動的に行う機能※を備えてます。

さらに、学習モデル生成・更新プロセスをジョブとして定期的に実行することで、容易なモデル運用管理が可能です。

お客様が独自のアルゴリズムを追加することも可能で、柔軟かつオープンなプラットフォームをご提供します。

※特許第6315528号:「異常検知モデル構築装置、異常検知モデル構築方法及びプログラム」にて特許取得

オートモデリング


エッジコンピューティング

大量なデータを用いたモデル学習処理はクラウド環境で実行し、生成された学習モデルを用いたリアルタイムでの異常判定処理(推論処理)はエッジデバイス上で実行するアーキテクチャにも対応可能です。

継続性や即時性にも優れ、かつモデル運用管理においても高い保守性を備えた実用的な分析基盤を提供します。

エッジコンピューティング

製造業向け Impulse 活用事例集

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