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Hitachi

日立ハイテクソリューションズ

予兆・診断システム

BD-CUBE

“いつもと違う状態”を高精度に検知
プロセス異常の早期発見、
要因解析の効率化をサポート

予兆・診断システムBD-CUBE®は、機械学習、
パターン認識技術を用いた
プロセスデータ解析ソフトウェアです。
設備や品質の異常予兆を早く、高精度に検知し、
どの部位を調査すべきか提示します。

  • 実績USE CASE
    石油・化学

    設備故障の予兆検知(冷凍機、熱交換、圧縮機、押出機など)

    蒸留塔圧力低下原因解析

    品質ばらつき要因解析

  • お客さまの声REVIEWS
    大手石油プラントメーカー A社さま

    異常検知の精度は高い。

    2つのテーマのうち、1つはノーヒントで解析させ、異常検知できていることに関心をもった。

  • 実績USE CASE
    食薬品

    空調管理異常の要因解析

    品質ばらつき要因解析(反応、培養、抽出)

    排水処理品質要因解析

  • お客さまの声REVIEWS
    大手化学プラントメーカー B社さま

    今まで回収率が低い場合が品質良好と認識していたが、品種によっては逆の傾向を示すことに驚いた。

    面白い知見が得られた。

  • 実績USE CASE
    環境事業関係

    船舶用エンジン状態解析

    燃焼効率最適化

  • お客さまの声REVIEWS
    大手ごみ焼却施設プラントメーカー C社さま

    学習モデル作成時の人的負荷がとても低い。

    解析知識がないオペレータでも扱える。

  • 実績USE CASE
    製錬所関係

    ブロワ設備故障の予兆検知

    ディスペンサー加圧時間要因解析

  • お客さまの声REVIEWS
    大手鉄鋼メーカー D社さま

    正常期間での誤報がほとんどなく、アラームの信頼性が高い

予兆・診断システムBD-CUBE®とはABOUT BD-CUBE®

監視・制御システムでは捉えられない

いつもと違う状態を検知

プロセス異常の早期発見、異常要因解析の効率化をサポート!

予兆・診断システムBD-CUBE®は、生産工場における機器・装置・システムから得られたビッグデータを利活用し、装置・設備の異常状態を早期に検知します。
たとえば「立ち上がりが遅い」、「回転数が低い」など通常とは異なる動作の挙動を捉えることが可能です。
装置・設備の異常状態を早期に検知することで、安全・安定へ早めの対応が行えます。

4つの特長BEST FEATURES

  • 01
    高精度に予兆を検知

    予兆検知の核となる解析技術に日立独自の解析手法(Fast-LSC法)を採用

    予兆検知から影響度の高いセンサー特定まで、高速かつ高精度に展開

  • 02
    効率的で負担の少ないモデル構築が可能

    学習モデルの作成に異常データは不要で、正常データのみを用いて学習モデルの構築が可能

    異常判定となる“しきい値”は、システムで自動設定

  • 03
    予兆検知から瞬時に影響センサーを表示

    シンプルで操作性の高いHMI(Human Machine Interface)を搭載

    予兆検知時、影響度の高い順にセンサーをランキング表示

  • 04
    ユーザーにて運用・メンテナンスが可能

    設備の改造や増設があった場合、ユーザー自身にて「学習モデルの修正」や、「センサーデータの追加」が可能

    オフライン/オンライン双方の解析に対応

解決できる課題SOLUTION

BD-CUBE®は、高精度の解析技術と、ユーザー思考のHMI(Human Machine Interface)によって、
保全担当者、プロセスエンジニア、両者の課題を解決します。

  • 保全担当者

    故障の予兆を捉え、突発故障を防止し、生産性向上を図りたい。

    故障前に部品交換や業者へのメンテナンス依頼をかけることで突発的な生産停止を防ぎたい。

    メンテナンスを適切なタイミングで行うために、時間基準メンテナンス(TBM:Time Based Maintenance)から、状態基準メンテナンス(CBM:Condition Based Maintenance)に切り替え、過剰なメンテナンスコストを削減したい。

    予兆・診断システムによる
    保全業務改善への期待
  • プロセスエンジニア

    突発故障やチョコ停を回避することで、生産性を向上させたい。

    設備不良の要因を特定することで、品質低下を未然に防ぎたい。

    設備やプロセスの挙動を解析することで、歩留まりの改善につなげたい。

    予兆・診断システムを活用した
    生産改革の実現

仕組み・機能HOW IT WORKS

異常時の教師データは不要
「いつもと違う」状態の見える化で素早い初動支援が可能に

従来の解析手法では検知できなかった異常な挙動を、設備別、品種別に高精度に判定することが可能です。
異常箇所が一目で分かるように提示され、次に起こすべきアクションを視覚的に認識することができます。

  • モデリング構築時間を短縮

    正常状態のデータのみで学習モデルを作成

    学習モデルの作成が容易(専門知識不要)

    複数パラメーターによる複雑な状態を学習

  • 周期的にプロセスの異常を判定

    精度の高い異常検知(LSC:局所部分空間法)

    バッチ、品種、設備を考慮した評価が可能

    オンライン/オフライン解析、双方に対応

  • オペレーターの迅速な初動への情報提示

    異常状態を正常モデルとの比較で可視化

    影響度(関与度合い)の高いパラメーターを自動抽出

    豊富な実績に基づく、高い信頼性

診断結果表示画面

時系列での異常予兆可視化グラフを表示し、予兆を捉えた時期と異常度を表示します。
また、指定した期間における影響度センサーリストを表示することで、異常に関与しているセンサーを特定します。

1異常予兆可視化グラフ

異常予兆を2次元のグラフに表示します。

2影響度センサーランキング

全体、または選択した期間における、影響度センサーのランキングを表示します。異常に対して、どのセンサーが影響しているのかを把握することができます。

3異常予兆の時間別表示

異常予兆を検知している時間帯と異常レベルを表示します。

導入実績USE CASE

解析事例 500事例以上
解析テーマ/導入業界
  • 石油・化学

    設備故障の予兆検知(冷凍機、熱交換、圧縮機、押出機など)

    蒸留塔圧力低下原因解析

    品質ばらつき要因解析

  • 食薬品

    空調管理異常の要因解析

    品質ばらつき要因解析(反応、培養、抽出)

    排水処理品質要因解析

  • 環境事業

    船舶用エンジン状態解析

    燃焼効率最適化

  • 発電事業

    状態ばらつき要因解析

  • 製錬所関係

    ブロワ設備故障の予兆検知

    ディスペンサー加圧時間要因解析

  • 装置産業

    ウェハ品質要因解析

  • 自動車業界

    工作機械、ロボットの故障予兆

全て見る

活用事例USE CASE

活用事例や関連情報をご覧いただけます。

  • 【活用事例No.1】ボイラーチューブにおける破孔検知
    2021/2/19
    PDF
  • 【活用事例No.2】スクリーン閉塞における傾向監視
    2021/2/26
    PDF
  • 【活用事例No.3】サーボモーターの正常稼働管理
    2021/3/5
    PDF
  • 【活用事例No.4】調節弁・自動弁の摩耗・詰まり早期発見
    2021/3/12
    PDF
  • 【活用事例No.5】ガスタービンの稼働状況における異常検知
    2021/3/19
    PDF
  • 【活用事例No.6】自動車内装品の製造ラインにおける歩留まり率改善
    2021/3/26
    PDF

お客さまの声REVIEWS

BD-CUBE®の異常検知精度、解析結果までのスピード、画面の操作性に高い評価をいただいております。

  • REVIEWS

    異常検知の精度は高い。

    2つのテーマのうち、1つはノーヒントで解析させ、異常検知できていることに関心をもった。

    大手石油プラントメーカー A社さま
  • REVIEWS

    今まで回収率が低い場合が品質良好と認識していたが、品種によっては逆の傾向を示すことに驚いた。

    面白い知見が得られた。

    大手化学プラントメーカー B社さま
  • REVIEWS

    学習モデル作成時の人的負荷がとても低い

    解析知識がないオペレーターでも扱える

    大手ごみ焼却施設プラントメーカー C社さま
  • REVIEWS

    正常期間での誤報がほとんどなく、アラームの信頼性が高い。

    大手鉄鋼メーカー D社さま

よくある質問FAQ

  • 予兆・診断システム「BD-CUBE®」はどのようなことができますか?

    主に設備故障や不良の予兆・診断に使用します。想定している対象設備および故障パターン例は下記の通りです。
    対象設備:回転系、ポンプ、プラント配管、熱交換器、etc…
    故障パターン:設備の物理的破損、メンテナンス不良、品質不良、etc…

  • BD-CUBE®で扱うデータはどのようなものですか?

    時系列データを使用します。対象設備の正常運転時の時系列データを学習モデルとして作成し、その学習モデルを用いて予兆診断を行います。

  • 解析を行うためにはどの程度のデータ量が必要ですか?

    データの収集周期により異なりますが、目安として1秒周期の場合1日、1分周期の場合10日ほどデータがあれば学習モデルの作成ができます。

  • プロセスデータとは具体的にどのようなものですか?

    温度、圧力、振動(加速度)、空気流量、ガス流量、電力量、濃度等です。

  • 異常予兆・診断に必要となるセンサー数はいくつ程度ですか?

    対象設備や要件により異なりますが、最低3センサーで、5~30センサー程度を推奨しております。

  • BD-CUBE®を試したいです。

    お試し解析サービス(貴社よりデータご提供の上、弊社にて解析実施)、BD-CUBE®ソフト貸し出しサービス、BD-CUBE®デモ機貸し出しサービスを用意しております。お問い合わせフォームよりお問い合わせください。

導入の流れFLOW

クラウド版のご紹介CLOUD SERVICE

予兆・診断システム「BD-CUBE®」の
クラウド版をリリース。
安価で容易、かつ高精度な予防保全を実現します。

  • サブスクリプションサービスで安価にご提供

    固定資産を抱えず、初期投資を抑えたスモールスタートが可能です。100センサ―まで登録でき、契約途中のセンサー増設も可能です。

  • 面倒な作業なし!
    データをクラウドに上げるだけでスタート

    ユーザーによる面倒なシステム構築は不要で、データをクラウドにアップロードするだけで予防保全を始めることができます。

    目的に合わせたセンシングの提案からシステム、学習モデル構築まで、解析に必要なサービスをトータルでサポートします。

  • 当社プライベートクラウドサービスならではの柔軟な対応や強固なセキュリティーをご提供

    ご利用期間中の定期的なソフトウェアのアップデートや機能拡張などをタイムラグなくご提供いたします。

    また、高い信頼性を求められるお客さまへの豊富な導入実績によって培われた強固なセキュリティーをご提供します。

カタログダウンロードDOWNLOAD

予兆・診断システムBD-CUBE®
製品資料をご覧いただけます。

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