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J-GLOBAL ID：201902212496488904   整理番号：19A1404846

スマート化する設備管理-予知保全はどこまで可能なのか【Solution:予知保全へのアプローチ】AIを利用したこれからの予知保全

著者 (1件)： 上野雅敏 (関東エルエンジニアリング)
資料名： 計装  (Instrumentation Control Engineering)
巻： 62  号： 7  ページ： 22-26  発行年： 2019年07月01日 
JST資料番号： F0485A  ISSN： 0368-5780  CODEN： KISOBT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・予知保全は,ある程度調整を行った深層学習・AIによるものと,適切なアルゴリズムによる予測モデルを構築し,繰り返し精度を上げた機械学習でプラント・工場の偶発的故障を最小限に抑えることが可能。
・計装での予知保全は,公共インフラ関連事業,民間各種製造業,ビル管理での予防・予知保全,気象・災害対策,セキュリティー対策など目的がある程度絞られてくるので対応は容易。
・数十万円から数百万円程度の投資で価値が得られる,各社PLC,各社PLC+タッチパネル(PC),ODC社「Dream Report」,各社のSCADAシステム,PTC社「ThingWorx Analytics」,PTC社「Kepware」といったシステムを紹介。

シソーラス用語： *保全 ,  *人工知能 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  予測モデル ,  プラント ,  計装 ,  プログラマブルコントローラ ,  相互接続 ,  SCADAシステム
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  IoT ,  PLC【コントローラ】 ,  深層学習 ,  *予知保全

分類 (1件)： 設備管理  (KB02020X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 設備管理 ,  予知保全 ,  AI