ビッグデータ活用(分析・予測)サービス ToamiAnalytics | NSW

集めたデータを価値あるものに!

ビッグデータ活用(分析・予測)サービス

ToamiAnalytics

「こんなお悩み、ありませんか?」

  • データは蓄積されているけど、どのように分析したらいいのかわからない

  • 予知保全をしたい。だけど実現方法がわからない

  • とにかくデータを活用して付加価値をつけたい

ToamiAnalytics は、収集したデータに対してAI・統計的手法ソリューションを利用し、お客様の業務課題の解決を実現するサービスです。
データの収集から、加工、分析モデルの生成・評価、周辺システムへの組込みまで、お客様のデータ活用実現をワンストップでサポートします。

ToamiAnalytics:サービスの流れ

1. 分析テーマ策定

2. ビッグデータ収集・チェック・加工

「Toami」を含めた様々なIoT クラウドプラットフォームで収集・蓄積されたデータを、分析に可能な形にデータクレンジングを行います。

  • データベースに蓄積されたデータや画像などの既存データ

  • 製造装置もしくはPLC 経由で既に蓄積されたセンサデータおよび生産データから、故障予測アルゴリズムを作成できます。

  • センサー設置など新規のデータ取得もワンストップで支援

  • これから新たにデータを取得したい、もしくは追加でデータ取得したい場合、お客様の目的に応じて、センサー設置を含めた柔軟なご提案、対応が可能です。

3. ビッグデータ解析

取得した時系列データや画像や音声などの非構造化データをディープラーニング(Deep Learning)など機械学習を含めた様々な分析手法により、お客様の抱える様々な課題に対して最適なモデルを提供することが可能です。

  • 分析モデル構築

    • 故障予測
    • 異常原因分析
    • 不良品予測
    • 予兆検知
    • 熟練者技術継承 etc.

4. ビッグデータ運用

  • 分析モデル評価、展開

  • ディープラーニング(Deep Learning)など様々な機械学習から分析モデルを自動生成することができます。分析データ加工から分析モデル評価の範囲をPDCA サイクルで運用することにより、ビジネス目標に合わせたモデル精度を実現します。

ビックデータ分析AI ToamiAnalytics の特長

最適なデータ収集から分析モデルの展開まで、ワンストップでサポート

NSW は「目的を実現するために必要なデータ」の選定や、「必要なデータの収集方法」のセンサ提案から、分析モデルの組み込み、展開、サポートまでワンストップで対応いたします。

  • 分析工程の明確化

  • 確実なデータ活用には分析工程をご理解いただく必要があります。そのためブラックボックス化を極力抑え、分析工程の内容を丁寧にご説明いたします。

  • 周辺システムの組み込み

  • システム開発ベンダーとしての50 年以上にわたる開発実績と経験を基に、作成した分析モデルの組み込みも、WEB システムやアプリ、FPGA などの組込み系デバイス含め、ワンストップで対応いたします。システムとして組み込まれる事で継続的なデータ活用を実現します。

ビッグデータ活用を後押しするソリューションとの柔軟な連携

  • Toami 関連ソリューションとの連携

  • IoT プラットフォームであるToami とは親和性が高く、シームレスな分析結果の連携が可能です。また画像分析AI、ToamiVision シリーズのサービスを取り込むことにより、スピード感のある導入や安価な費用での対応が可能となります。

  • 最適なツールの提案

  • 独立系企業のため、提案ツールの縛りはなく、多数のツール候補からお客様の用途や目的に応じて最適なツールの組合せをご提案できます。

ビッグデータ分析AI ToamiAnalytics の活用例

センサー・IoT データ活用

IoT により収集されるビッグデータをAI(人工知能)が分析し、予測分析・原因分析・相関分析を行うことで、ビジネス上の課題を解決します。

  • 予知保全

  • AI で機械や設備の状態データについて通常と違うパターンを解析し、今後発生し得る故障や不具合などの兆候を事前に察知し、未然に防ぎます。

  • 歩留まり改善

  • 製品品質と機械や設備の状態データを紐付けし、AI で良品製造とは違うパターンを解析し、不良品を事前に察知し歩留まりを改善します。

  • 不良品要因特定

  • 製品品質と機械や設備の状態データを紐付けし、AI で不良品となる要素を解析し、事前に不良品を察知し品質を改善します。

  • 未来予測

  • 過去の実績データ値と外部情報から、傾向変動、季節変動、不規則変動を組み合わせ、需要や売上の値を予測します。

画像データ活用

ディープラーニングにより画像上の物体(オブジェクト)を認識し、製造業における品質管理や、機器設備の劣化判定、医療機器における画像解析など、人が目で見て確認しているものをAI が自動判別します。

  • 物体検出

  • 画像上で特定の物体(オブジェクト)の位置や個数をリアルタイム検出します。

  • 自動検査

  • 正常品もしくは不良箇所を学習させることにより、検査対象品と自動照合し、良品、不良品を判別します。

  • 商品仕分け

  • 大きさや色などの等級を学習させることにより、仕分け対象品と自動照合し、等級を自動判別します。

ToamiAnalytics の導入事例

製造、建設、流通・物流、医療・介護、農業など業界、業態を問わず、数多くの導入実績があります。

[事例1] ディープラーニングで装置の変化点を検知

  • 予知保全
  • パッケージ製造業者様

製造装置の「いつも」の状態をセンサーを使って学習。
学習した「いつも」の正常データとどれだけ乖離しているかを数値化する事で、製造装置の状態が変化した事を直ぐに検知できるモデルを開発。
正常データのみで予知保全が可能に。

[事例2] 状態変化の方向で故障箇所を予測

  • 故障予測
  • 工業器具製造業者様

製造装置のセンサー値を自動的に分類するモデルを開発。
過去の故障データを基に、現在の状況がどの故障パターンに近いかを判別することで、メンテナンス前に故障箇所の特定が可能に。

[事例3] センサー間の関連性変化で故障箇所を予測

  • 故障予測
  • 不良品要因特定
  • 自動車部品製造業様

各種センサーの正常時の関係性を利用。故障時の関係性の崩れ方を基に故障箇所を予測。

[事例4] カメラ写真から農作物の病害有無を予測

  • 画像解析
  • 食品製造業様

熟練者の判断が必要だった農作物の病害判定を、写真を基に自動判定するモデルを開発。
スマホやタブレットで写真撮影するだけで、熟練者レベルの病害判定の有無、進行度の判定が可能に。

[事例5] 太陽光発電予測/故障検知

  • 故障予測
  • 未来予測

発電実績情報や周辺気象予報、環境情報を基に、数時間先の発電量を予測する分析モデルを開発。
実績値と予測値の乖離から部品故障を素早く検知、ダウンタイムを低減。

[事例6] 働き方改革

  • 未来予測

オフィス内に環境センサーを設置し、オフィス環境の測定をToami で実施。
満足度のモニタリングページを併設の上、当該データを基にオフィスの快適さを算出する分析モデルを開発。
分析結果をToami にフィードバックして可視化を行う事で、快適さの管理を実現。
快適さの要因を分析することで、最適なオフィス環境を提案。

[事例7] 不良品要因特定/品質予測

  • 不良品要因特定

装置センサーからの情報と品質検査結果を基に不良品発生との関連性が高い項目を、機械学習により抽出、絞込みを行い、歩留まりの改善へ。
将来的にはエッジ側で分析を行う事で、セキュアな分析が可能に。

お問い合わせ

サービス内容へのご質問、資料請求、デモ・検証のご相談など、お気軽にお問い合わせください。

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