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    「いつもと違う」をすばやく発見する富士電機のAI/IoT活用事例

    ( 動画（7分52秒） )

    組立加工データ収集システム
    OnePackEdge（ワンパックエッジ）

    現場のあらゆるデータを収集・解析し
    「止まらない設備」を実現

    CNC・PLC・各種センサからの環境データ・加工データを収集し、製品ごと・生産サイクルごとにひとまとめ（ワンパッケージ）に蓄積するシステムです。設備の不具合や不良品の発生などの要因解析を通して、「止まらない設備」の実現に貢献します。

    チョコ停

    30%Down※

    ドカ停

    50%Down※

    ※

    期待値

    現場型診断装置
    SignAiEdge（サインアイエッジ）

    アナリティクス・AI（MSPC）を搭載し
    「いつもと違う」を発見

    既存の装置に取り付けるだけで自動で診断モデルを作成し、現場ですぐに異常兆候診断が始められます。バッチ生産ラインにおける設備の異常を自動検知し、歩留まり改善、機械の安定稼働に貢献します。

    不良発生率

    4ポイント低減※

    ※

    某化学メーカー製造ラインの事例（4.6%から0.55％）

    診断開始までのステップ

    STEP 01
    「経験・勘」を活用

    温度・圧力など現場の知見から収集データを設定

    STEP 02
    「いつも」を学習

    正常データを収集するだけで自動で診断モデルを作成

    STEP 03
    「いつもと違う」を診断

    自動で診断表示し原因がわかるから改善が可能

    活用例

    予兆検知

    刃折れ予兆検知、モータ異常予兆検知により、ダウンタイムを削減することができます。

    状態検知

    ピストンの摩耗検知、刃先摩耗検知により、メンテナンス業務を効率化・高度化することができます。

    原因検知

    製品不良の原因を解析することにより、不良率の低減に取り組むことができます。

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