回答

この時代、たくさんの情報を簡単に手にできます。情報がたくさんあるにも関わらず、一部には40年の経験がなければ答えが見つからないような問いもあります。当社がこの業界で過ごしてきた歴史を通じて頂戴したよくあるご質問の全リストを以下、ご覧ください

ここには重要なポイントがたくさんあります。

1) Senseyeが一番効果を発揮するのは大規模環境です。Senseyeは膨大な数の危機を自動的に監視するよう最適化しております。また、導入は簡単でカスタマイズも不要です。アクションにつながる情報は導入から14日後には利用可能になります。

2) 大規模環境で プログノスティック機能を提供している製品はSenseyだけです。プログノスティックとは機会の残存有効寿命(RUL)を測るエンジニアリング技術です。例えばある機器がいつ故障するか高い精度で予測します。これを自動実行できる製品は他にはありません。競合製品ではお客様や対象機器ごとにアルゴリズムの開発が必要となり、コストが大幅に増大し、新しい機器の追加や運用条件が変わるたびに継続的なシステム改変が必要となります。

3) Senseyeはすぐに稼働します。Senseyeはプラットフォームではなく製品ですので、データサイエンティストやコンサルタントのチームが導入作業を行う必要はありません。つまり、事前コストがかからず、ROIは通常数週間内で実現されます。

4) Senseyeにはこの分野に関する深い業界経験があります。Senseyeは業界ノウハウに基づき開発しており、当社は単なるソフトウェア企業ではありません。対照的に、分析プラットフォームはその定義からも範囲が広いため、各種の複雑な問題を本当の意味で処理するための業界経験がかけています。

Senseyeは開発に800万ユーロを投資しており、世界で最も大きな組織などで利用されてきた実績があります。例えば、大手自動車OEMでは2016年以来、Senseyeを世界4箇所の生産拠点に導入し、2,000台を超える機器で稼働している実績があります。これによりSenseyeは業界をリードするPdM製品へと飛躍しました。

アプローチに2つ大きな欠点があります。

1) 大規模環境に対応できないという点です。機器が数十台を超えると手作業では診断できなくなります。大規模化には自動化が必要です。

2) 診断では障害が発生時の短い時間範囲(1日か2日分以下)しか情報を提供できないので、効果的なメンテナンス計画を立てたりや保守部品注文の遅れを防いだりするのに十分でなく、予兆メンテナンス体制の実現に利用することもできません。

従来型システムでは障害予兆に厳密な数学モデルを採用しているので、とても高価であると同時に運用の安定性に欠け、環境の変化に対応しにくいという課題があります。さらに、従来型システムは進化したり新しいタイプの障害を検出できません。Senseyeは機械学習という完全に新しいアプローチを採用しており、当社の航空産業分野での40年間の知見を活用しております。

一般的に他製品はそうなのですが、Senseyeは違います。Senseyeはお手頃な価格で簡単に使えます。Senseyeは導入後すぐに稼働し、カスタマイズはほぼ不要です。コンサルタントがしつこくお邪魔することもありません。

Senseyeのウェビナー

当社は予兆メンテナンスに関するウェビナーを定期的に開催しています。ご予約はこちらから。

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