故障予測モデルの構築とは？課題と対策・製品を解説

当社で提供する技術について、ご紹介いたします。 3次元点群データを用いた自由視点映像システム、ディープラーニングを 用いた点群セグメンテーションやロボティクス等の自立駆動分野において SLAM技術の提供、研究補助、技術コンサルティングを実施。 その他、異分野での問題解決方法の提案から実験、シミュレーション、 実装開発も行っております。 【提供可能なリソース】 ■研究開発補助 ■アドバイザー・技術コンサルティング ■開発 ■教育 ■インスタレーションアート ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

EdgeCortix 社のソフトウエアフレームワークであるMERAは、パブリックpipリポジトリからインストールすることで、業界標準のフレームワークで開発した標準またはカスタムCNN（畳み込みニューラルネットワーク）をEdgeCortix SAKURA Alコプロセッサを含むヘテロジニアスなプラットフォームで、シームレスにコンパイルおよび実行することが可能です。MERAは、Apache TVMを搭載しており、SAKURAのDNA Alエンジンを用いて、ディープニューラルネットワークのグラフコンパイルと推論をシームレスに行うために シンプルなAPIを提供します。 また、プロファイリングツール、コードジェネレータ、ランタイムを提供し、簡単なキャリブレーションと量子化ステップを経て、事前学習済みのディープニューラルネットワークをデプロイすることができます。MERAは、PytorchやTensorflowliteなどの深層学習フレームワークで直接量子化されるモデルをサポートしています。

ニューラルワークスPredictは、ニューラルネットワーク解析に基づくデータ分析機能を提供します。蓄積されたデータから複雑な規則性を学習して、従来の統計分析手法よりも精度の高い予測、パターン判別モデルの構築や、データの可視化に基づくクラスタリング機能をもつ、プログラミング不要のニューラルネットワークモデル開発ツールです。 [お客様の声]　 ・多変量解析に関して、このように手軽に試せることが今までできなかったので、たいへん感謝しております。 ・ニューラルワークスは線形性が見えつつも交互作用が考えられる際に大変に役立っております。計算も早く、プログラミングの必要もないのでとりあえずの検討などに手が付けやすく気に入っております。 ・他のAIプラットフォームと違い、作成したモデルが関数コードとして出力されて、プラットフォームに依存せず利用できる点がありがたいです。ノンプログラミングで設定時間5秒程度で人工知能を構築できることにびっくりしました。 ・電子部品や家電の試作レスや実験回数圧縮を実現でき、年間数億円のコストダウンにつながりました。

当社の故障検知システム『Wi-Probe ACCEL&CLOUD』は、設備の 振動データをクラウドに送信し、周波数分析後、機械学習により 正常パターンを学習します。 診断時はMT（マハラノビス・タグチ）法を活用し、故障や劣化を予測する ことにより生産効率向上にお役立て頂けます。 ＜故障予測アルゴリズムは群馬大学理工学府と共同開発＞ 【特長】 ■振動をスペクトラム解析、故障を予測 or 品質推定を実施 ■予測・推定結果はWEBブラウザで確認可能 ■機械学習を生産効率向上に活用 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

NeuralSightは、ニューラルワークスPredict の上位製品に位置づけられ、弊社がご提案する分析モデルに基づく課題解決ソリューションの成果を最大化します。 NeuralSightは、モデル構築作業の条件設定をGUIで設定することで、従来試行錯誤してきたパラメータ・チューニング作業を完全自動化し、その過程で得られたモデル群（数百～数千モデルを生成）から、運用に適用可能なモデルを、現場の感覚と照らしあわせながら、ビジュアルに選択可能にする最強ツールです。従って、開発生産性を極限まで高め、開発コストを大幅に抑えることができます。 また、ベイズ統計のような確率モデルと比較してニューラルネットワークモデルの短所と考えられる点推定から、集団学習、すなわち生成された高性能な多数のモデル出力分布に基づく推定モデルの開発を強力に支援します。 本パッケージには、予測モデルに基づく業務アプリケーション開発及びテスト用のランタイムエンジンが付属しています。