TOP >
製造業 > TED、AIを活用した予知保全プラットフォーム「CX-D」の販売を開始
製造業の現場では、品質改善、メンテナンスの効率化、稼働率向上のために設備の状態監視を行う必要があり、AIなどのデータ活用を検討する企業が増えている。一方で、必要なデータ収集、可視化、変化監視、状態診断、通知などのシステムを自社で開発、構築、運用することは技術、コストに加え、時間の負担が大きく、設備の状態監視システムを導入する企業が多くないのが現状だ。
東京エレクトロン デバイス株式会社(以下、TED)は、工場設備の状態監視を実現するAIを活用した予知保全プラットフォーム「CX-D」を開発し、販売を開始した。
「CX-D」は、工場設備からのデータの収集、可視化、変化監視、状態診断、通知等を行うための汎用的な機能や仕組みを実装しているため、企業の開発やシステム構築の負担を削減し、自社で素早く工場内で完結したシステムを導入し運用することができるという。
また、通常の稼働状態を学習し、工場設備の稼動状態の変化を警告指数としてとらえて検知するAIを標準実装している。工場設備の最適な閾値での変化監視と、判別モデル自動生成マシン「CX-M」で生成した分類モデル、多値モデルを使った状態診断を行うことで、さらに精度の高い予知保全が可能になるとしている。
関連記事:予知保全について詳しく知りたい方はこちらの記事も参考にしてください。
予知保全とは?IoT・AIの役割や導入プロセス、メリットや課題・事例を解説
大学卒業後、メーカーに勤務。生産技術職として新規ラインの立ち上げや、工場内のカイゼン業務に携わる。2019年7月に入社し、製造業を中心としたIoTの可能性について探求中。
企業向けAI活用虎の巻
AIによって「優秀な人材」の定義が変化したことを、どうみるべきか —AI時代の人材採...
まだ、生成AIのチャットボットで消耗しているの? ー自律的に動くAIエージェントが働...
AI時代の「中間管理職クライシス」 —部下がAIに相談する時代、上司の価値はどこに残...
AIに仕事を頼む技術 —なぜ「営業資料を作って」と頼むと失敗するのか?
生成AIは、使い手の「言語化能力」を暴く、リトマス試験紙
AIに「ゴミ」を食わせるな ーAIエージェントが賢くなるデータ、バカになるデータ
AIで業務を自動化する方法とは ーなぜ、ChatGPTを配っても仕事は減らないのか?
なぜあなたの会社で、生成AIが活用されないのか?どこで活用すべきか?
生成AI活用ガイド
フィジカルAIはどこまで来ているのか?導入判断の前に見るべき「現場データ」
AnthropicやOpenAIのAIが起こした事故に学ぶ、自社点検のための視点
熟練工の「勘」をAIに継がせるには ?「誰が」「どう」進めるかを5つのステップで整理...
シャドーAIという見えないリスク、現場の効率化と統制の溝をどう埋めるか
AI導入「内製か外部支援か」で悩む前に確認すべき5つのこと
「厳しい・緩い」では測れないAI規制、6カ国の規制動向から読み解く企業の備えとは
AIの費用障壁が下がった今も、導入が進まない企業に欠けている「入り口設計」という発想
公開3日で停止された「Claude Fable 5」はなぜ復活できたのか?解除の裏側...
AIエージェントが発注する時代に備える、サプライヤーが今すぐ点検すべき3つのこと
B2B取引の自動化で「発見されない企業」にならないために ーAIが自律的に連携する時...