オプティムは2017年10月3日、AIやIoTを活用して工場などの設備や環境における機器の故障を予知保全することにより、故障による事故や計画外停止を未然に防止するためのサービス「AI Predictive Maintenance Service」を発表した。
工場などの設備機器から数値データを収集・蓄積し、機器の状態を監視する。蓄積したデータをAIが分析することで、機器の異常の早期発見や、適切なメンテナンス時期を把握することが可能になる。設備の安全性が高まるほか、メンテナンスコストを削減できる。
| 機能 | 詳細 |
|---|---|
| データ可視化 | 機器から取得したデータをWeb画面上から閲覧できる。さらに、蓄積した過去データの閲覧も行える |
| 異常予兆検知（正常データからの異常検知） | 機器から取得したデータから、外れ値検知・変化点検知・パターン指定検知・相関異常検知といった解析アルゴリズムにより、リアルタイムに異常予兆の検知を行う。蓄積した過去データに対しても検知が可能 |
| 異常データ登録（異常データからの再発検知） | 異常のデータ、異常予兆のデータに対し、故障内容や措置内容を付与し、データベース上に登録が可能。次回の類似する異常が発生した際に有効なナレッジとなる |
| インポート・エクスポート | ユーザーが既存に保有しているデータを読み込める。また、蓄積したデータをエクスポートし、ユーザー側で保管できる |
| 多拠点管理 | 工場設備が多岐にわたる場合、複数の設備を一元的に管理できる |
| 機器診断 | 機器から検知した異常予兆の発生頻度、現状の機器の状態から、機器の故障を予測できる |
