Industrial Analytics

個々の機械であっても、予期しない生産停止が発生すると、追加の労力、コストの増加、生産量の低下が生じます。機械とプラントの稼働率を最大限に高めるためには、データに基づいた継続的且つ最良の状態監視が不可欠です。

継続的な状態監視をベースに、プラントの稼働率を最大限に高めるという目標に役立つ様々なユースケースがあります。機械やシステムの状態を常に監視し、エラーや異常を早期に発見して、不具合が起こる前に必要な対策を講じます。

そのプロセスデータとML技術を用いた評価から、多くの場合、製造された製品の品質に関する結論を導き出すことが可能です。選択されたプロセスパラメータに基づいて、MLベースのパターンを認識し、特定のプロセス状態に割り当てることができます。

状態監視は、機械やプラントのサービスとメンテナンスを最適化する可能性に直結します。将来的には、サービスとメンテナンスは予防的または事後的ではなくなりますが、コンディションに基づいて予測され、そこから新しいビジネスモデルを開発することができるようになります。