オンライン異常予兆検知システムBiG EYES™

IoT (Internet of Things) 技術革新は、ビッグデータを含むサイバーフィジカルシステムを生み出し、新たな価値創造インフラとして機能し始めており、データ駆動型社会においてビッグデータは、新たな経営資源として注目され、企業競争力強化の鍵として期待されています。
製造業におけるビッグデータの活用先の一つに設備管理分野があります。BiG EYESは、製造現場の操業ビッグデータを活用し、さまざまな設備の正常時の振る舞いをFNN (Fuzzified Neural Networks) に学習させることにより、いつもと違う動き(以下、異常予兆と呼ぶ) をリアルタイムで捉え、設備の異常予兆を早期に発見することでトラブルの未然防止を図る異常予兆検知システムです。

設備の “いつもと違う(異常予兆)” をプラント/工場ワイドに見つけ、いち早く通知

  • PIMS(*1) に蓄積された長期プロセスデータ(ビッグデータ)を活用し、検出器の測定値(PV)やPID調節計の制御出力(OP)の正常な振る舞いを学習したモデルを自動生成します。
  • そのモデルを用い、設備の不調や故障などによる通常とは異なる動き(異常の予兆)を早期に検知し、運転員に知らせます。

   (*1) PIMS:Plant Information Management System

いつもと違う予兆

ベテラン運転員を彷彿する直感的な検出原理

  • ファジィニューラルネットワーク(FNN)を用いた非線形回帰モデルにより信頼度区間を持つ推定値を出力します。
  • 実測値の信頼度区間を持つ推定値との包含関係から評価値を求め、正常状態からの乖離度を可視化します。
検出原理
トレンド

お客さま自身で可能なシステム構築と運用保守

  • コンフィギュレータ上で、監視機能の定義から推定値の評価まで、ワンストップで作業が行えます。
  • 一度作ったモデルは、24時間毎に自動更新され、常に最新モデルで推定を行います。
システム構築


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