IMV株式会社は、各種振動ピックアップや電圧信号を収集し、診断に必要なデータ解析演算を行い、その結果を保存するIoT振動診断ユニット「ラムダバイブロ」を提供している。
しかしこれまでのラムダバイブロでは、最短20分間隔でのデータ収録が可能であったが、データは加速度・速度・変位・FFTなどの大量で複雑なデータで構成されており、整理・分析・比較には多くの工数と作業負荷がかかっていた。
そこでこれらの課題を解決するため、東京エレクトロンデバイス株式会社 （以下、TED）の時系列データ自動分析マシン「CX-M」が、ラムダバイブロソリューションに採用された。
導入の効果としては、収集した時系列データを入力するだけで、自動で位置合わせ、特徴抽出、機械学習を行って推論モデルを生成するCX-Mの機能により、ラムダバイブロで収集した計測データの整理・分析・比較などデータ分析の作業負荷が軽減された。
また、CX-Mの分析レポート機能により、分析結果を活用した事象の早期理解や、より深い振動解析の実施により、素早い現場改善を行うことが可能となった。
「CX-M」の機能・特長
予知保全や品質改善を目的に、設備の異常検知、故障予測のための時系列データ分析作業と推論モデル（AI）生成を自動化する。従来データサイエンティストが行っていた分析作業（データ前処理、特徴抽出、機械学習による推論モデル（AI）作成）およびプログラム開発作業を自動化する。
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