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Japan予兆・診断システム
“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。
予兆・診断システム
“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。
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。
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
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
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
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
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。
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。
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。
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。
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
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
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
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。
異常予兆を2次元のグラフに表示します。
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。
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。
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
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
船舶用エンジン状態解析
燃焼効率最適化
状態ばらつき要因解析
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
ウェハ品質要因解析
工作機械、ロボットの故障予兆
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。
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。
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。
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。
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。
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。
