Solution 04
予知保全
Solution 04
予知保全
セメント生産
たばこ製造
スマート製造
設備ライフサイクル管理の再構築
What
産業設備運転における隠蔽された機械疲労と初期故障に対し、マルチモーダルセンサーでリアルタイムに設備状態データを収集し、AIアルゴリズムで設備劣化トレンドを精密予測し、受動対応型保守を能動的防御へ完全に転換いたします。
Why
設備故障による停止は、産業生産において最もコストの高い事象の一つでございます。Maxtaでは、設備の物理メカニズムを深く理解した産業垂直モデルを展開しております。単純な閾値アラームの表層ロジックを廃し、深層学習により人間では察知困難な故障特徴を捕捉し、真に設備の「未病治療」を実現いたします。
産業設備運転における隠蔽された機械疲労と初期故障に対し、マルチモーダルセンサーでリアルタイムに設備状態データを収集し、AIアルゴリズムで設備劣化トレンドを精密予測し、受動対応型保守を能動的防御へ完全に転換いたします。
Why
設備故障による停止は、産業生産において最もコストの高い事象の一つでございます。Maxtaでは、設備の物理メカニズムを深く理解した産業垂直モデルを展開しております。単純な閾値アラームの表層ロジックを廃し、深層学習により人間では察知困難な故障特徴を捕捉し、真に設備の「未病治療」を実現いたします。
垂直モデル駆動
マルチモーダルデータ融合と微弱特徴早期警告
センシング側では、システムが単一センサーの限界を突破し、高精度マイクロフォン、磁束、超音波、電流・電圧等のマルチモーダル高頻度データを融合いたします。演算側では、組込みAIとクラウドモデルが協調動作し、複雑な産業バックグラウンドノイズを自動的に除去し、初期の微弱な機械疲労特徴を精密に捕捉いたします。これにより、高健康率・高利用率・高安全率を維持しながら、低エネルギー消費・低保守コスト・低ライフサイクルコストを実現いたします。
CASE 01 · セメント生産
モーター保守
モーター全ライフサイクル予知保全
業界課題
人手による点検は高温・粉塵などの過酷な環境に直面し、作業量が膨大で点検漏れや誤検が起こりやすい状況です。重要なモーターの突発故障により、甚大な経済損失が発生しております。
システム効果
自動データ収集・伝送・保存を実現いたします。モーターの運転ビッグデータに基づき、設備故障を事前に予知し、劣化トレンドを監視することで、計画外停止を削減いたします。
CASE 02 · たばこ製造
センサー融合
重要設備多次元監視モデル
業界課題
単一センサーでは複雑な設備の健康状態を包括的に把握することができません。機械疲労と初期故障の特徴は極めて隠蔽性が高く、従来の監視手段では故障が深刻に悪化してから受動的に発見される状況でございます。
システム効果
高精度マイクロフォン、磁束、超音波、振動等の多次元センサーデータを融合いたします。組込みAI技術により異常を現場で高精度識別し、初期微弱故障特徴の精密診断を実現いたします。
CASE 03 · 白物家電
センサー融合
製造設備寿命予測モデル
業界課題
複雑な自動化製造設備の突発故障により、生産ライン全体が直接停止してしまいます。人的経験では中核部品の疲労度と実際の残存使用寿命（RUL）を定量的に評価することが困難でございます。
システム効果
長虹美菱を業界パイロットとして、MaxtaOSとMaxModelを導入し、専用の設備寿命予測モデルを搭載しております。大量の生産ラインデータで継続的に訓練し、設備の残存寿命を動的に算出して、計画外停止を解消いたします。
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