【経験や勘に頼らない予兆検知でスマートメンテナンスを】
独自の音響処理とAI技術による異音検知ソリューション！点検・検品業務や状態監視を聴感検査に頼らない異常検知技術で自動化と省力化をお手伝い！
サービス詳細
【異音検知の仕組み】
１．正常稼働時の音データをのみを用いて正常音のモデルをAI学習
２．検知対象音を音響分析し、音響特徴量を抽出
３．1.と2.を比較することで、音響特徴量に対する異常スコアを計算
４．異常スコアを用いて正常か異常かを判定
検査対象機器の稼働音を与えると、正常状態との違いを数値（異常スコア）として出力するソフトウェア（AI検査ライブラリ）を提供し、点検・検品業務や状態監視の高精度化や自動化・省力化を支援します。これまで熟練者の経験や勘に頼っていた音の聞き分けや、時間や場所の制約により不可能であった検査を、フュートレックのAIによる異常検査によって実現しませんか。
「音」と「振動」のどちらにも対応しているため、対象機器に直接センサが取り付けられる場合は振動（加速度）センサを用い、取り付けられない場合はマイクを用いるなど状況に応じた使い分けが可能です。
AI検査の対象は、ベアリング、チェーン、ポンプなどの音や振動を発生させる機器や生産設備などです。
特長
1正常動作時データのみでAIによる異常検査
異常検査に必要なAIモデルは、検査対象機器の正常時の動作音や振動データのみを用いて作成します。つまり、機器が劣化したり、故障したりした場合のデータを用意することなく、出荷前検査における製品稼働音の良否判定や、生産設備や製品の稼働状況の正常性モニタリングなどのシステム構築ができます。
2数々の実績のある音響処理・AI技術を活用
フュートレックがスマートフォン、カーナビ、ロボットなどの音声認識や声認証で培った音響処理とディープラーニング技術により、従来の周波数解析や確率統計的手法では困難であった事例にも対応します。例えば、回転数の異なるベアリングなどの可変動作や様々な騒音環境下でのAI検査事例において、従来手法よりも高い性能を得ることができました。
また、AI検査で必要となる異常検知の判定基準（閾値）を自動的に決定させることもでき、導入後も蓄積されるデータを活用して、継続的にAI検査の性能を向上させることが可能です。3お客様の環境に最適なシステム構成をご提案
お客様によって様々な音やシステムがございますので、アセスメントからPoC期間で充分な確認をさせていただき、環境にマッチした最適なシステムをご提案いたします。
AI検査ライブラリとのAPI連携により、お客様が導入済みの検査システムや遠隔監視システムなどとのシステム連携も可能です。また、エッジ、クラウドどちらのタイプにも対応できます。
解決する課題
・出荷前の潜在的な不具合を検知し、市場流出を阻止
・計画メンテナンスによるダウンタイムの削減
・点検レベルを落とすことなく人件費を削減
・製品交換タイミングを適時に把握
・メンテナンスコストや予知保全コストを低減
その他提供会社コメント
簡易検証とレポートの作成、PoC以降の内容のご提案までは無料です。音や振動のデータの取得からお手伝いいたしますので、まずはお気軽にご相談ください。
「音のAI検査」の効果を通信機能を必要とせずに容易にお客様側で確認できる開発用キット「音のAI検査SDK for Windows」をリリースいたしました。
詳細についてはお問い合わせください。
導入実績
複数の企業様と商用採用に向けた検証を実施中です。
費用
| 初期費用 | お客様のご要望・状況に合わせた最適なご提案・お見積りをご提示いたします。 |
| 月額費用 | お問い合わせください |
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