Senseyeの導入

Senseyeは既存の工場実績データ収集・蓄積システム(Schneider Electric Wonderware™など)やSIEMENS MindSphere™, GE Predix™ and PTC ThingWorx™などのIoT(インターネットオフティングス)と接続するように設計されています。また、Senseyeはエクスポートされた通常CSVファイルをデータ入力にとることもできます。

process circles connection - Senseyeの導入

データ接続

クラウドベースなので、お客様側でインフラストラクチャーをセットアップして頂く必要やインストールして頂くものはありません。Senseyeには人気の実績収集・蓄積システムやメンテナンス管理プラットフォームに接続する様々なデータアダプターがあり、常に拡充に向けた開発を続けています。

お客様の機器のデータレークがどのようなものであっても、どんな進化をしても、Senseyeは対応できます。

データドリブンなプログノスティック(故障予測)

Senseyeは「データドリブンプログノスティック(故障予測)」手法を採用しています。データ接続が確立すると、Senseyeは教師なし学習のフェーズ(訳者注:人工知能の用語です)に移行します。実績データ(もしあれば)を活用するか、14日間かけて機器の振る舞いを学習し、自動的にモデルを構築します。

同時に、Senseyeはコンピューター化メンテナンス管理システム(CMMS)に接続もでき、メンテナンスチームがどんなアクションをとるか学習し、プログノスティック(故障予測)モデルを構築します。

Data Connection Made

process circles connection made - Senseyeの導入

Learning Phase Commenced

process circles learning - Senseyeの導入

Connection with CMMS

process circles cmms - Senseyeの導入

オートマチックプログノスティック(故障予測)

process circles prognostic - Senseyeの導入

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オートマチックワークオーダーのインターフェース

Senseyeはこのインターフェースを使用でき、機器の健全性が失われたときに自動的にワークオーダーを呼び出したり、メンテナンスチームがとるアクションを学習することで将来の類似問題に対してより精度の高いプログノスティックや診断を提供できます。

ユーザーフィードバックメカニズムを含め、Senseyeはこの技術を特許申請中です。これにより本製品はユーザーインタラクションから学習でき、問題検出と診断の精度を向上します。

SenseyeはSaaS(ソフトウェアアズアサービス)ですのでコストにはライセンス、データの処理とハンドリング、また継続アップグレードが含まれております。Senseyeは最先端の大規模予兆メンテナンステクノロジーです。

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