産業用モーター異常探知:7日以内でデータシステムを構築

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課題

生産ライン内で同じモデルのモーターが多数稼動。しかし、生産ラインと品目によってRPM(回転毎分)などデータが変化してしまう。モーター故障による生産ラインの非稼働時間を短縮するためには、過去データの不足を克服し、モーターの変化とメンテナンス水準を判断するためのデータに基づく予測システム構築が必要。

アプローチ

大小様々な産業用モーターのデータ収集が可能なIoT無線センサーを設置し、MRX Motorソリューションをベースにデータパイプラインを活用した安定したデータ収集を実施。また、モーター設備の特性を反映したデータをリアルタイムで反映できる運用システム(MLOps)を構築。

創出された価値

安定したデータ収集システムを7日以内に構築し、モーターの異常や故障予測、故障部位の判断のために、各データの特性を定義したディープラーニングモデルを作成。また、リアルタイムでデータをモデルに反映し、再学習—再デプロイに至るAI運用環境(MLOps)を構築することで、生産ライン内にある多数のモーターに拡張性を持って対応し、モーター故障による生産ラインの非稼働時間を短縮。

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