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可能です。
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可能です。
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
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。
関連センサーのグルーピングや不要センサーの除外機能で自動化。
データ選定における効率化を支援します。
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。
