IoT導入のQuick Startの鍵となる技術 アナリティクス・AI（解析・最適化技術）

    Quick Startの鍵となる技術
    アナリティクス・AI（解析・最適化技術）

    実績豊富なアナリティクス・AIを駆使し、現場のデータから新しい価値を創出

    高度な解析技術でエネルギーマネジメントや生産設備の稼働率向上による全体最適を支援します。

    01 システムの特長

    富士電機の「説明できるAI」

    • 富士電機の「説明できるAI」は、①学習データ、②AIモデル、③結果の機能がそれぞれ説明可能。
      このため、問題・課題に的確な対処が行え、安全性・信頼性が必要な分野に適用できます。

    • 自社工場の「ものつくり」現場で、最新のアナリティクス・AI技術を導入し、AI活用ノウハウを蓄積しております。

    • 自社で培ったノウハウにお客様の知見を加え、お客様と一緒になって課題を解決します。

    富士電機の「説明できるAI」説明図

    02 導入によるメリット

    説明できるAI

    エネルギー利用の最適化

    • エネルギーコストの削減

    • エネルギー原単位作成

    操業の最適化

    • リードタイム短縮

    • 品質向上・歩留まり改善

    • プロセス異常の回避

    設備管理の最適化

    • 不測のダウンタイムゼロ化

    • メンテナンスコスト削減

    人材の効果的な活用

    • 熟練技術の継承

    • 労働時間削減

    03 導入事例

    AI機能分類 適用アルゴリズム 適用製品例 お客様 効果（例）
    認識 音声認識 作業記録 植物工場 作業記録工数50%低減
    画像Deep Learning 半導体検査 半導体チップメーカー 異常原因特定工数90%低減
    診断・分析 MSPC 現場型診断装置
    MainGATE/MSPC
    （多変量解析ツール）    		 機械セットメーカー
    自動車、化学、
    医療機器メーカー
    （約550パッケージ）    		 不良発生率4.6%から
    0.55%に低減
    ニューラルネットワーク 変圧器寿命診断システム 工場・施設など
    （寿命診断約1,740件）
    予測 JIT予測＋決定木 電力需要予測システム 新電力
    （サービス契約28社）
    ニューラルネットワーク 最大電力予測システム 電力会社（3社） 絶対値平均誤差1%台
    最適化 数理計画法 FEMS 自動車、製紙工場など 運用最適化による
    省エネ5～7％
    BEMS ショッピングモール、
    小規模工場など    		 運用最適化による
    省エネ5～7％

    「アナリティクス・AI（解析・最適化技術）」について詳しい情報はカタログに掲載しています。

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    技術開発本部　デジタルイノベーション研究所　IoTソリューションセンター　IoT推進部
    TEL : 042-514-8246

    Quick Startの鍵となる技術

    データ収集コントローラ （F i T S A Σ）
    エネルギーデータ収集 コントローラ F-MPC Webユニット
    多変量統計的 プロセス管理（MSPC）ツール