学習履歴と実時間入力に共通の信号定義・加工基準を適用します。
NAZARE · ML・AI活用
今届く精密な信号を、異常を捉えるAIへ。
工程専用MLの判断には、その瞬間の精密なデータが必要です。NAZAREが学習履歴とリアルタイム信号を準備し、NAVISが現場知識と合わせて結果を説明・対応を計画します。
データは社内で必要な規模から拡張
現場で変わること
ML・AI活用
モデル版・配備・推論結果を管理し、現場結果と比較します。
MLモデル開発・適用は工程と目的に応じて個別に相談します。
NAZARE
日々の現場業務を製品メニューで確認。
接続・分析から点検・運用管理まで、各画面で確認・活用できる内容を紹介します。
工場データを接続・整理
後処理ルール・計算項目
収集値を現場で使える値に
単位の統一、条件付き処理、計算信号の作成により、ファイルごとの計算を共通ルールにまとめます。
日々の生産・設備運用に活用
信号グラフ分析
異常の前後で何が変わったか比較
必要な信号と期間を選び、区間拡大・集計・表表示で原因候補を絞ります。
設備・信号・文書を検索
オンプレミス・社内運用OP接続設備240接続済み
収集信号18,640精密な元データ
保存データ23.8 TB4 収集ノード
照会状態正常オンプレミス・社内運用
選択信号
HP-01油圧プレス
圧力PT-101 · MPa
油温TT-101 · °C
モーター負荷LOAD-01 · %
履歴照会LOT-024加工・成形ライン精密な元データ
リアルタイム推論入力HP-01 / LOT-024
現在のパターン基準パターン
異常兆候を確認工程別MLモデルは任意連携10:27:10
| 信号名 | 現在値 | 収集周期 | 状態 |
|---|---|---|---|
| 圧力 | 7.8 MPa | 20 ms | 要確認 |
| 油温 | 46.2 °C | 100 ms | 正常 |
| モーター負荷 | 62.4 % | 20 ms | 正常 |
NAZARE → NAVIS
設備データに現場知識を加えると、AIの判断が変わります。
NAZAREが設備信号と熟練者の判断基準を接続。NAVISは生産・品質記録も参照して対応を計画し、承認済みの操作をNAZARE経由で設備へ。結果は次の判断の根拠になります。
NAVISの判断・実行を見る同じデータで、次の仕事へ。
一緒に始める
最初に変えたい仕事を教えてください。
設備・データ環境・解決したい課題を基に、接続から運用までの範囲を検討します。