予兆検知ソリューション解析サービス市場3年連続シェアNo.1

製造・生産現場における
機械や設備の異常をAIで検知
予知保全・故障予兆検知・設備診断などに貢献

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  • ※デロイト トーマツ ミック経済研究所『予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望 2019〜2021年度版』「解析サービス市場」

21,000モデルを超える稼働実績

Impulseとは

機械・設備の停止や故障に繋がる予兆を、
最新のAIによって捉える分析アプリケーション

「Impulse」は機械学習技術の実用化を目的に、2014年市場に先駆けてリリースされ、数多くのお客様の”現場で鍛え上げられた”異常検知ソリューションです。

企業活動にかかわる、複雑で膨大なセンサーや音声や画像などのデータを収集・可視化する基本機能に加え、従来の閾値ベースの管理では発見できない障害や故障予兆の検知要因の追究など、これまで対応困難であった業務課題に対し、機械学習を武器に新たなアプローチで現実解を導きます。

主な適用領域

  • 予知保全・故障予兆検知

    機械や設備の異常を早期に捉え、急な故障やダウンタイムを未然に防ぐ

  • 設備診断・劣化診断

    従来の定期メンテナンスを必要な時、必要なものに絞ってコストダウン

  • 要因の分析と制御最適化

    設備の故障や不良品の要因をAIで可視化。特定した要因の制御最適化も支援

  • ネットワーク機器等の
    障害検知

    ネットワークインフラや、ITシステムインフラの運用における高度な監視

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製造・生産現場でのよくある課題

予知保全や設備診断等に時間・人手がかかる

予知保全や設備診断等に時間・人手がかかる

現場での様々な異常を発見するために、多くの人員・時間を費やしている。メンテナンス時期や点検項目も習慣的なものとなっており、過不足ないか不安だ。

ベテラン保全担当者の属人的な運用となっている

ベテラン保全担当者の属人的な運用となっている

経験者の勘やコツに頼った運用となっており、点検・保全業務が属人化している。それら勘コツを別の担当者、あるいは他の機械や設備にも活かせないかなど、異常の要因を可視化したい。

既存の監視基準やシステムでは異常が発見できない

既存の監視基準やシステムでは異常が発見できない

現場の監視や分析だけでなく、より多角的な視野から異常発見の要因を捉え、様々なリスクに備えたい。

このような課題をImpulseが解決します

point1 現場で鍛えられた効率的な学習プロセスを実現

2014年市場に先駆けてリリースし、数多くのお客様の現場で鍛え上げられた「Impulse」。予兆検知ソリューションとして3年連続シェアNo.1*の実績をもとにした効率的な学習プロセスをお使い頂けます。

  • ※デロイト トーマツ ミック経済研究所『予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望 2021年度版』「解析サービス市場」

現場で鍛えられた効率的な学習プロセスを実現

point2 AIを活用し設備の運用・保守の自動化を実現

Impulseを用いて、蓄積されたデータに機械学習・AIを活用することで、設備の運用・監視の自動化が可能。設備・機器のいつもの状態を学習し、その状態から外れたパターンを異常として検知します。また異常要因の分析も可能です。

AIを活用し設備の運用・保守の自動化を実現

point3 AIによる多角的な分析によって未知の異常も検知

幾つものセンサーから収集した大量のデータから、AIが多角的に分析。故障やトラブルに繋がりそうな要因を高度な学習モデルによって導き出します。人間では思いつかない要因や時間がかかる分析もAIが解決します。

AIによる多角的な分析によって未知の異常も検知

主な機能特長

  • 実用性の高い分析プラットフォーム

    その1

    実用性の高い分析プラットフォーム

    学習モデル生成・評価(シミュレーション)だけでなく、リアルタイム推論(監視)やモデル運用機能を具備。業務システムとして利用可能な分析プラットフォームです。

  • データサイエンティストでなくても高度な分析が可能

    その2

    データサイエンティストでなくても高度な分析が可能

    様々なアルゴリズムによる学習モデルの自動生成。AutoMLに対応。分析に詳しい方も詳しくない方も簡単に分析可能です。

  • 幅広いデータの取り込みに対応

    その3

    幅広いデータの取り込みに対応

    時系列数値データ、静止画像データ、動画データ等、幅広いデータに対応可能。様々な業務課題へ適用できるため拡張性が高いです。

  • API/SDKの提供による拡張が可能

    その4

    API/SDKの提供による拡張が可能

    API/SDKの提供が可能。既存システムとの連携や独自要件への開発にも柔軟に対応できるため、導入に対する自由度が高いです。

製品に関してご関心ございましたら、
まずはお気軽にご相談ください

導入実績

AIや機械学習を活用した取り組みは、PoC(実証実験)にとどまることが多いとされる中、「Impulse」は国内外でその稼働実績*を高くご評価頂いています。現在も約21,000ものモデル運用が稼働しており、今日も何らかの異常を捉えています。このように「実用性」を重視した、機械学習にまつわる確かな知見と技術力で、お客様のビジネスをさらに加速させるための解決策をご提案します。

市場に多くのAI製品がリリースされる中、導入費用は高価な傾向にあり、利用・操作方法の難易度も高く、気軽に活用する事ができません。「Impulse」は高度な分析機能を備えながらも、コストメリットの実現と、利用難易度を下げるための工夫を行い、機械学習活用の恩恵を多くの企業様に享受いただく努力を続けています。

*デロイト トーマツ ミック経済研究所『予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望 2019〜2021年度版』「解析サービス市場」

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Impulse導入までの流れ

解決したい課題やテーマによって、最適なアプローチは異なりますが、まずは実際のデータを用いた検証を行い、実現性や精度を検証します。
データ取得はこれからという場合におけるアドバイスや、現状のデータ内容で良いか不安…という方もお気軽にお問い合わせください。

  • step1

    課題の明確化
    お問い合わせ

  • step2

    プレ分析 or
    実現性検証(PoC)

  • step3

    精度向上と
    トライアル運用

  • step4

    本番稼働

導入に向けたアドバイス

まずは機械学習によってどのような課題を解決したいのか明確にし、テーマを絞ります。複数のテーマを同時進行させる場合もありますが、社内での承認やプロジェクトを円滑に進めるためにも、スモールスタートさせる方が最終的に本番稼働にまで到達するケースが多いです。

なお、現状収集しているデータでも問題ないか、精度は出るのかといった不安をお持ちの方は、ぜひ無料データ分析相談をお申し込みください。

こんな方におすすめ

無料データ分析相談は下記のようなご状況のお客様からご好評をいただいています。

  • 現在収集しているデータでも異常検知(予知保全・不良品検出・外観検査など)が可能か知りたい
  • 実現性検証(PoC)の前に、分析精度が出そうかどうか、不足データはないか確認したい
  • 自社課題において、今後どのような流れで進めるべきかアドバイスが欲しい

ぜひお気軽にお問い合わせください。

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よくあるご質問

  • Q. 評価や検証を進めたい場合、どのような準備が必要ですか?
    A.
    分析対象の具体的なテーマ(解決したい課題)と関連するデータのご準備をお願い致します。データがない場合でもご相談頂けます。
  • Q. 異常検知のために準備するデータには必ず異常時のデータが必要ですか?
    A.
    学習モデルは正常データから生成しますが、異常検知の精度を評価するために異常データを利用することがあります。異常データが作成できないという場合でもご相談ください。
  • Q. 評価にはどれくらいのデータ量が必要ですか?
    A.
    データを取得する間隔によっても異なりますが、1〜2ヶ月分程度のデータをご準備いただくのが一般的です。
  • Q. データ収集からお願いすることはできますか?
    A.
    要件に応じて、弊社からのアドバイスやパートナー企業様のご紹介なども可能です。ぜひ一度ご相談くださいませ。
  • Q. 評価にあたりハードウェアの用意は必要ですか?
    A.
    実現性検証(PoC)では不要です。本番導入時については内容次第となるため、お取り組みの中で随時ご相談くださいませ。
  • Q. 本番導入までにかかる期間はどれくらいですか?
    A.
    実現性検証(PoC)におよそ2ヶ月、導入までに3ヶ月程度が一般的です。ただしお取組みの内容によって変動致します。
  • Q. 環境の構築に制約はありますか?(オンプレ、クラウドなど)
    A.
    お客様の要件に基づき、導入構成をご提案いたします。Impulseはオンプレミス・クラウド、どちらでも構築することが可能です。
  • Q. AIによる学習モデルの作成、更新はユーザー自身で行うことは可能ですか?
    A.
    もちろんお客様自身でのモデル生成なども行っていただけます。導入フェーズにおいて一連のモデル運用に関する技術説明をいたします。
  • Q. 導入後のサポートは行っていただけますか?
    A.
    導入後の保守やサポートももちろん行っております。具体的な内容については別途お伝えさせて頂きます。

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国内外からの評価

  • Certification

    AWS インダストリアルソフトウェアコンピテンシーパートナに認定

    「AWS コンピテンシープログラム」は、AWSの世界的なパートナープログラムであるAPN(AWS Partner Network)パートナーの中から、習熟した技術を持ち、専門的なソリューションエリアでAWSの顧客に価値を提供できることを実証したサービスが取得することができるAWSの認定プログラムです。「Impulse」は製造業分野での専門技術や市場優位性、顧客成功事例が評価され認定されました。

  • Evaluation

    予兆検知ソリューションの解析サービス市場で3年連続シェアNo.1を獲得

    株式会社ミック経済研究所が発表した『予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望 2021年度版』の解析サービス市場において、 Impulse(インパルス)がトップシェアを獲得しました。用途別市場では「ネットワーク運用障害検知」など、多数の分野において高いシェアをもつことが報告されています。

  • Award

    国内初APN Competency Partner of the Year -Industrial Software- を受賞

    本アワードは、AWS Partner NetworkのCompetency Partnerの中から、製造業において優れたビジネス功績をあげた企業が授与されます。製造業のお客様において品質要因分析や外観検査、生産工程の異常検知など、数多くの商談を獲得し、外部調査での実稼働数は予兆検知市場で国内トップシェアを獲得された点が高く評価され、当社が国内初の受賞となりました。

  • Certification

    Gartner, 2018 Cool Vendors in Performance Analysis, AIOps Focus, Padraig Byrne et al., 4 May 2018

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  • Award

    Interop Tokyo 2016「Best of Show Award」でクラウドサービス部門の特別賞を受賞

    Interop Tokyo 2016「Best of Show Award」のクラウドサービス部門において、Interop 初出展ながら、特別賞を受賞しました。OSSの積極活用、 クラウド化によるコストの低減化という点もさることながら、 機械学習の活用用途が十分に確立されていない中で、 強みのある分野にフォーカスし、 実用性の高いサービスを展開されていること、 ユーザーにとっての活用メリットが明確であることが評価されました。

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