AIで音響/振動データを分析し、正常性を監視
FUJITSU Manufacturing Industry Solution
COLMINA 音響分析診断

作業者のスキルに依存しない、正常性の監視が可能
熟練者が音や振動の違いを感じ取り、正常性を判断するケースがありますが、個人差による結果のばらつきや、点検時の振り返りが困難などの課題がありました。
COLMINA 音響分析診断では、音響/振動データを収集し、AIで解析・診断することで、作業者のスキルに依存しない正常性の監視が可能です。
お客様の利用シーンに合わせて、音響/振動センサーを対象機器の近くに設置して常時監視する方法と、点検時にスマホやタブレットを対象機器の近くに持っていき、その場で診断する方法の2つの構成が選べます。
COLMINA 音響分析診断の特長
3つのポイント
AIで音響/振動データを分析し、正常/異常を診断
音響/振動データを収集し、AIで分析・診断するため、作業者の主観に依存しない正常性の監視が可能になります。
設備の異常予兆の検知、構造物の点検、検査やネジ締め作業の成否チェックなどに活用できます。“ゆらぎ“や騒音がある環境でも適用可能
音声認識で培った技術を活用し、ゆらぎ(環境変化による音の違い)や騒音がある環境でも適用可能です。
周波数特性だけでは正常状態の確認が困難な設備、環境でも使用できます。最適なタイミングで予知保全ができる
COLMINA工場実践テンプレートと一緒に使うことで、設備の稼働状況と音響/振動の診断結果とを重ね合わせて見ることができ、最適なタイミングで予知保全が可能です。
導入に向けた進め方
フェーズ | ①事前ヒアリング | ②簡易収録/分析 | ③POC | ④本番導入 | ⑤本番導入後 |
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目的 | ターゲットの検討 | 監視の実現可能性を提示 | 実現性の詳細検証 | 実運用システムの構築 | 精度向上、展開 |
内容 | ①動作条件や運転モードの確認 ②既存の点検方法、点検時の知見をヒアリング ③現場環境の確認
| ①対象設備で正常動作音を収録最大10データ×5分程度 ②収録した音響データを分析
③POCのシステム提案 | ①簡易分析結果に基づき対象設備のサンプルデータを収録
②データの可視化/数値化、対象の設備特有の音響振動特徴量の相関係数を検証 ③ユーザ環境に合わせたセンサ他機器選定 ④本番システムの提案 | ①診断モデルの作成、閾値の設定 ②実運用システムの構築 ③操作説明、稼働立会 | ①最適化に向けたデータの継続収録 ②モデル、閾値の最適化 ③同機種への水平展開 ④製造データや他センサ情報との連携による最適化 |
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