スマートファクトリー向け予知保全

このプラットフォームは、4つのフェーズにわたって10〜14週間で提供されます。1〜2週目では、資産の重要度評価、センサー配置計画、および既存のPLC/SCADA統合ポイントを含むedge-fog-cloudデータパイプラインのアーキテクチャ設計を実施します。3〜6週目では、信号前処理ファームウェアを備えたエッジゲートウェイを展開し、Kafkaベースのテレメトリー取り込みパイプラインを確立し、高周波振動、熱、音響の特徴ベクトル用のTimescaleDBストレージ層を構築します。7〜10週目では、履歴的なメンテナンス記録を使用して機器クラスごとに故障予測モデルを学習させ、重要資産向けのデジタルツインシミュレーターを実装し、自動作業指示書生成のためのERP/CMMS統合を備えたメンテナンスオーケストレーターを構築します。11〜14週目では、ライブ機器データに対して予測精度を検証し、誤検知を最小限に抑えるためにアラート閾値を調整し、技術者トレーニングとメンテナンス計画の引き継ぎを含むオペレーターダッシュボードを提供します。

• マルチドメインセンサーフュージョン: MWは、各ドメインを個別に監視するのではなく、機器全体の振動、熱、音響信号を相関させることができ、単一センサーのコンディションモニタリングツールでは見逃されがちな複雑な故障パターンを検出します。
• デジタルツインに基づいたメンテナンス計画: このプラットフォームには、さまざまな生産負荷の下での資産劣化をシミュレートする物理情報に基づいたデジタルツインモデルが含まれており、メンテナンス計画担当者がスケジューリングのトレードオフを評価し、実際の生産制約に対して介入を最適化できます。
• 工場環境向けEdge-Firstアーキテクチャ: MWは、信号処理と異常検出を100ミリ秒未満のレイテンシーでエッジに展開でき、産業施設でよくあるクラウド接続の中断中であっても、重要なアラートがオペレーターに即座に届くようにします。

• IoT開発 — 産業環境向けのセンサー統合、エッジゲートウェイファームウェア、デバイス管理
• AI開発 — 故障予測、異常検出、および残りの耐用年数推定のためのカスタムMLモデル学習
• クラウドソリューション — スケーラブルなedge-to-cloudデータパイプライン、時系列ストレージ、高可用性デプロイメント

• スマートビルディングエネルギー管理
• コネクテッドフリート管理システム
• 農業IoTモニタリング＆分析