機械や設備の予期せぬダウンタイムは莫大なコストと労力を発生させます。 Senseye Predictive Maintenanceは機械や設備の状態を監視し、AIを利用し自動化された予知保全ソフトウェアツールです。故障や異常が発生する前に予兆を検出し、設備のダウンタイムを最小限に抑え、生産効率を向上することが可能です。

クラウドベースの予知保全システム

1時間あたり数万件という膨大な量のデータを処理できるクラウドベースのプラットフォームを基盤に、規模に合わせて開発。 予知保全のメリットを大規模に享受することができ、施設のあらゆるアセットに適用することが可能。

AIと機械学習の活用

機械学習アルゴリズムを使用して、大量のデータから異常パターンや予兆を自動的に検出。

柔軟な統合

既存のシステムやセンサーと簡単に統合でき、既存のインフラストラクチャを最大限に活用可能。

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システム構成例

Senseye Predictive Maintenanceは、すでに収集したデータや新しく設置したセンサーをパッケージの一部として利用して、あらゆるアセット、システム、データソースと統合します。

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主な特長

高精度の故障・異常予測を実現

ダウンタイムの予測精度を85%向上させ、既存システムの予測精度の課題を解決。

早期立上げが可能

システム立上げに特別な技術を必要とせず、異常パターンの自動検出により短期間でセットアップを実現。　数千台の監視デバイス拡張にも迅速に適用でき、短期間で規模を拡大可能。

業界、機械、センサーに依存しないシステム

さまざまな業界、セクター、業種にわたる500種類以上の異なる設備をの監視が可能。振動センサに限らず各種センシングデータを活用し予兆を検出、PLCなどが持つ既存データも活用可能。

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導入実績

Senseye Predictive Maintenanceは、業界を問わず世界の企業で導入されています。 早期に投資対効果（ROI：投資利益率）を実現します。

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関連リンク

• Senseye Predictive Maintenanceご紹介ページ（siemens.com）