データ収集– tag –

前回の記事(【Inside AIoT】機械管理知能化のためのAIデータパイプライン(1) )では、AIデータパイプラインとは何か、なぜ必要なのか、また、どのように構成されているのかを説明しました。 今回は実際にこのようなデータパイプラインをEdgeCrossがどのように実装したのか、もう少し詳しく説明したいと思います。さらに、設備から収集したデータを利用して、設備の動作過程で異常を予測したり、設備部品の寿命を予測するなどのAIサービスまで開発しています。 AIサービスを開発するプロセスは、大きくデータ準備、AIモデル開発、サービス適用の3つに分けられます。 今回の記事では、そのうちの一つであるIndustrial AIサービスのためのデータ準備に関する話をお伝えします。

EdgeCrossは、様々な産業現場の設備で発生する時系列データを利用して、設備の状態をモニタリングし、遠隔で制御するサービスを提供しています。 さらに、設備から収集したデータを利用して、設備の動作過程で異常を予測したり、設備部品の寿命を予測するなどのAIサービスまで開発しています。 AIサービスを開発するプロセスは、大きくデータ準備、AIモデル開発、サービス適用の3つに分けられます。 今回の記事では、そのうちの一つであるIndustrial AIサービスのためのデータ準備に関する話をお伝えします。

食肉包装および冷凍肉加工業を営むこの会社は、EdgeCrossのSMART HACCPソリューションにより、HACCP認証に不可欠な温度および金属検出管理を自動化しました。 冷蔵庫と金属探知機から収集されたデータを基に、HACCP認証に必要な作業をオンラインで遠隔作業しています。

M社は、エアコンプレッサーを専門的に販売、修理する企業で、関連機器や付属品も取り扱っています。 機器販売から技術サービスの提供まで事業を拡大するため、
Machine Managerソリューションを導入しました。 その結果、収集したデータを基にした効率的なメンテナンス対応で顧客満足度を高め、さらなる収益を生み出しています。

ESGは今や中小規模の機械メーカーにも重要なテーマとなっています。 EdgeCrossは、既存の古い機械や設備にAIoTデバイス MODLINKを接続し、エネルギーの運用と効率を最適化することで、ESGに配慮した機械設備の運用をサポートしています。