Products & Services
商品・サービス
設備のわずかな“変調”を逃さず、止まらない製造現場を実現
振動・温度・圧力・電流・流量など、製造現場で取得される多様なセンサー・制御データからAIが“異常の兆し”を捉え、設備停止になる前の段階で早期に把握します。
熟練依存から脱却し、安定生産と保全コスト最適化を実現します。
製造業向けAI異常予兆検知ソリューション ＠DeAnoS
こんな課題はありませんか？
人手も時間も足りない中で、設備の異変を捉えきれず、停止リスクを抱え続けている
次のようなお悩みはありませんか
・予防保全に必要な人材が不足
・停止トラブルの原因追跡に時間がかかる
・設備ごとに監視方式がバラバラ
・データは蓄積しているが分析できない
・熟練者の退職により、異常の解釈ノウハウが失われつつある
設備の“クセ”も、現場の負荷も理解したAI活用を
製造現場では、設備が止まれば大きな損失につながるだけでなく、設備ごとにデータの癖や挙動が異なるため、監視や判断が複雑化しがちです。
＠DeAnoSは、こうした現場特有の難しさを前提に、設備特性に合わせたモデル構築と、現場の負荷を増やさない導入ステップを重視しています。
多様化・複雑化した設備監視を効率化し、安定稼働に向けた確かな支援が可能です。
解決のためには
設備の種類を問わず特性を捉え、異常を見極め、現場にフィットした保全判断を実現
＠DeAnoSは、設備ごとの正常状態をAIが学習し、従来の監視では捉えにくかった未知の故障兆候も検知できます。
異常の度合いを数値で示し、優先して確認すべきポイントをひと目で判断できるよう、現場の運用フローに合わせたアラート設計を実現。すぐに初動へ移れるよう支援します。
設備の種類を問わず、個々の特性に合わせた安定運用が可能になります。
この商品・サービスのメリット
1 故障原因特定の時間短縮
＠DeAnoSは、設備ごとに異なる複数の監視項目を個別に追う必要がなく、AIが学習した正常状態からの“ズレ”を 異常度1つの指標で直感的に把握できます。
さらに、どの値が変化したのか、どのタイミングで異常が始まったのかといった要因推定（変化点・異常箇所の特定）が自動で提示されるため、従来のように膨大なデータを手作業で関連づけながら調査する必要がありません。2 初動の迅速化
兆候段階で“変調”を捉えられるため、異常発生後に慌てて対応するのではなく、早期の初動判断が可能になります。対処すべき箇所が明確になることで、迷いが減り、現場の動き出しが速くなり、結果として平均復旧時間（MTTR）の短縮につながります。停止リスクを最小限に抑えるプロアクティブな運用が実現します。
3 設備ごとの保全計画の最適化（予防保全）
設備ごとに異なる“正常状態”の変動傾向や劣化兆候を把握できるようになり、点検や部品交換の実施時期を過不足なく判断できます。状態に基づいた予防保全が可能になることで、不要なメンテナンスを減らしつつ、故障の芽を早めに摘み取れるため、保全コストと停止リスクの両方を最適化できます。
4 故障や障害の“前触れ”を捉え、先手の対応を可能にする（予知保全）
＠DeAnoSは、設備ごとの“いつもの状態”をAIが自動学習し、従来の監視では見逃されやすい変調や未知の兆候を早期に捉えます。
わずかな変化がどの項目で起きているのか、どの工程や機器に影響し得るのかを明確に示すことで、故障や障害が顕在化する前の段階でリスクを察知し、対策や調整に余裕を持って着手できます。
これにより、突発停止を防ぎ、安定稼働へ向けた“先手の保全”が実現します。
5 簡単操作で運用を標準化し、人材不足時代のDXを後押し
＠DeAnoSは、学習設定・通知ルール・異常可視化までをGUI上で直感的に操作でき、専門知識がなくても日常運用を進められるように設計されています。
複雑な分析やスクリプト編集を必要としないため、担当者の経験やスキルに依存しない保全体制を構築でき、人材不足の現場でも無理なくAI活用を拡大できます。
引き継ぎや教育の負荷も軽減され、持続性のある運用が可能になります。
こんな方に最適です！
以下のようなお悩みをお持ちの設備保全担当者さまに最適なソリューションです。
製造ラインの停止コストが高い業種
熟練者不足に悩む保全部門
設備データ活用を進めたい工場
導入イメージ
機種差を超えて兆候を捉える、コンプレッサーの予兆検知モデル
全国に配置されて多数のコンプレッサーは、機種や導入時期の違いにより故障兆候が一定せず、単一の閾値では異常を捉えにくいという課題がありました。
そこで、電流値・圧力・温度・モーター回転数などの稼働データから機種ごとに最適化された異常検知モデルを構築。通常の監視では見逃されやすい微小な変化を「異常度」として捉えることで、不調の兆しを従来より早い段階で把握できます。
その結果、修理手配などの初動を故障発生前に前倒しできるようになり、平均復旧時間（MTTR）の短縮を実現。
「壊れてから気づく」運用から「兆候の段階で対処できる」運用へと移行することで、計画外停止の抑制、保全効率化、安定稼働の実現につながります。水循環ポンプの微小な変調を捉え、突発停止を未然に防止
多くの製造現場では、生産設備の冷却や工程安定のために水循環ポンプが常時稼働しています。しかし、水圧・水温・流量・タンク水位といった複数の指標が相互に影響し合うため、どの値を基準に異常を判断すべきかが分かりにくく、初期の変調を見抜くことが課題となっていました。＠DeAnoSは、これらのデータからポンプの“正常状態”をAIが学習し、わずかな挙動の変化を異常度として可視化することで、いつもと違う兆候を早期に検知します。流量の軽微な低下や水圧変動と水温上昇の組み合わせ、タンク水位パターンの揺らぎなど、従来では気づきにくい複合的な変調を捉えられるため、劣化や詰まり、バルブ不調など故障に至る前の段階で適切な初動が可能になります。
価格プラン
料金や製品の詳しい内容は、下記のボタンよりご覧いただけます。お問い合わせ
止められない製造現場を支える予知保全（予兆検知） へ
人の目や経験、しきい値だけでは捉えにくい変調も＠DeAnoSなら発見可能です。
設備停止リスクを下げ、安定生産と保全効率化を両立します。
設備特性や現場課題に応じた導入をご検討の際は、「お問い合わせ・導入について相談する」よりお気軽にご相談ください。