生産設備のセンサーから取得した時系列データを分析し、設備の異常/故障を予測するシステムの構築をご支援いたします。

想定課題

・クリティカルパスにある機器は壊れてはいけないため点検・部品交換を頻繁に実施しているが、過剰である可能性がある
・故障が発生した場合の要因判定に時間がかかっている

想定効果

・機器の異常度を判定基準としたメンテナンスによる過剰メンテナンスの抑制
・異常検知モデルが異常要因を推定することにより、修理部品調達や準備が時間削減

実績紹介

プロジェクト概要
目的:異常検知モデルを管理するシステムの検証
対象企業:製造関係メーカー様
期間:12ヶ月
規模:PL1名+PM1名+メンバー1名
成果:異常検知モデルの構築
   環境の構築
   環境構築の実行手順ドキュメント

対象業界・分野

製造関係メーカー(自動車/航空宇宙/ロボットなど)/ 半導体メーカー

ツール・技術・リソース

Python / Jupyter Notebook / 異常検知手法