現場の”兆し”を価値に変える異常予兆検知AI
BiG EYES™は、24 時間365 日、工場・プラントの操業に影響を与えるすべての変調をAI が早期に予兆の段階で検知します。これにより、トラブルの未然防止を図り、安定操業に貢献します。さらに、生産性や品質の向上、創造的な業務へのシフト、技術・技能伝承、人手不足への対応など、新たな価値を創造します。
設備の未来を守る予兆検知機能
BiG EYES™は工場／建物のプロセス、設備、製品品質、環境変数を常時オンラインでモニタリング、設備故障などいつもと異なる動きを予兆の段階で検知するAIを応用したシステムです。設備故障やプロセス異常に起因する様々な重大トラブルや生産性低下の未然防止に寄与するとともに、CBM化によるメンテナンス業務の省力化とコスト適性化に貢献します。
予兆検知の対象
プラント・工場における、いつもと異なるあらゆる予兆を対象にすることが可能です。
特長
- 製造業に特化した異常予兆検知システム
- 特徴の異なる3つのAIアルゴリズムで高精度に予兆検知
- 24時間365日オンラインで対象をモニタリング
- 連続プロセス、バッチプロセスに対応可能
- 多様な用途で活用可能 (製造ライン監視、品質管理、設備管理(CBM)、新製品の生産条件確立(生産技術))
- お客さま自身で、容易にシステム構築・維持運用可能 (ユーザトレーニング、構築、運用サポートをアズビルがご提供）
異常予兆検知アルゴリズム
3つの特長の異なる機械学習アルゴリズムを搭載し、多様な設備の異常予兆を網羅的に監視します。
NRAF及びMTSAのアルゴリズムは、アズビル独自技術です。TCASは、関西電力株式会社との共同開発したアルゴリズムです。
この3つのアルゴリズムは、アズビルが知財権を有しています。
導入効果
装置の計画外停止、原材料のロス、納期遅れなどの操業トラブルの未然防止に貢献します。
設備の無人遠隔監視や状態基準保全（CBM）を実現し、維持運用コスト低減と稼働率向上に貢献します。
製品の品質管理においては、影響因子の発見に効果を発揮します。
お客さま主体の構築運用により、製造オペレーションや設備保全のノウハウ・技能の伝承が図れます。
適用分野
連続、バッチのプロセスタイプやプラント・工場の規模に依存せず、予兆検知システムの適用が可能です。
発電、製鉄、石油化学、機能性化学、ファインケミカル、医薬品、化粧品、食品／機能性食品、半導体、
自動車、組立工場、ユーティリティ設備、廃水／排水処理、焼却炉、建物（熱源機、空調設備）、等
システム構成
BiG EYES™は、サーバ、ビューア、コンフィギュレータの3つのノードから構成されます。
ビューアは、オンラインリアルタイム監視用のGUIです。異常予兆検知した場合、管理者へ通知します。
コンフィギュレータは、監視機能を構築するためのツールです。
サーバは、制御システムやPIMSなどからOPC通信を用いてデータを収集し、これらのビックデータを用いて、機械学習による推定モデルの自動生成を行います。
監視対象規模に応じてスケーラブルなシステム構成が可能です。
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