富士モーションシステム異常診断ソリューション
システム構成
システム構成例
モーションネットワークでAI活用
Point 1
高速、高感度の異常検知
高速、高感度の異常検知
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AIが正常時の診断モデルを作成し、リアルタイム比較により異常を検出
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高精細データ採取により、一瞬の僅かな異常も逃さず検出
パソコン解析が容易
Point 2
診断結果の蓄積
診断結果の蓄積
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診断結果の詳細は、診断オプション・各種診断モジュールのSDカードにCSVファイルで蓄積
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パソコンで、後から解析が容易に可能
機械・装置の状態変化に対応
Point 3
正常モデルの自動更新
正常モデルの自動更新
特許出願中
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周囲環境の変化により、正常状態も変化
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正常モデルを定期的に自動更新することで、異常品の検出精度を維持
自動更新条件
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乖離度（Q値）を超えた場合
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一定生産数を超えた場合
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一定時間を超えた場合
サーボセンシング技術で実現
Point 4
負荷トルク検出
負荷トルク検出
富士電機は、本製品の技術について特許を取得しています。
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ALPHA7が負荷トルクによる診断を実現
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指令トルクに隠れた異常値も検出し、取りこぼしのない検知を実現
異常解析を支援
Point 5
診断結果の見える化
診断結果の見える化
診断履歴
「正常・異常データ」の履歴を確認。履歴には、診断日時、Q値、正常／異常を表示。履歴から選択すると診断メインに遷移し、詳細データを確認することが可能。
診断メイン
診断中の現在Q値、各パラメータ（1サイクル毎）のグラフを上下に表示。全パラメータ実測値の切り替え表示が可能であり、Q値が閾値を超えた際には、画面右上に「異常」と表示。
解析寄与度表示
寄与度とは、どのパラメータが『異常』と診断された理由の原因を作ったかと言う意味。多くのパラメータから、問題となるものを導き出し、異常発生時に調べるべき目安の箇所を表示。
診断設定
診断に必要な各種設定が可能。例えば、診断データ選択、診断トリガ条件、サンプリング周期／点数、異常検知閾値などの設定。