予知保全」の提供を開始した。Analytics」の提供を通じて蓄積したAI活用や統計手法のノウハウを、予知保全向けにパッケージ化した。予知保全」の提供を開始した。Analytics」を故障予測や異常検知用途で提供してきた。今回提供するサービスは、その中で蓄積したAI(人工知能)活用や統計手法のノウハウをパッケージ化した。同サービスでは、ディープラーニングを活用して正常な状態との差を数値化し、変化を検知する。状態変化パターンから過去の故障事例を基に故障箇所を予測する。その結果、従来型の予知保全と比べ、メンテナンスコストをトータルで削減できる。ユーザーの現場環境やニーズに合わせて、クラウドおよびオンプレミスで提供される。同社では、AIが導き出した結果について、ユーザー自身が内容を理解し、判断して改善につなげられるようなアフターフォローサービスなども提供する。出典:日本システムウエア関連記事AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか技術開発の進展により加速度的に進化しているAI(人工知能)。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。機械学習はどうやって使うのか——意外と地道な積み重ね前編では、AI(人工知能)と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。故障予知は前提、“真の予兆保全”を実現するために必要になるもの2017年はIoTやAI技術の進展により、大型機械や設備の故障予知や予兆保全への取り組みが加速した1年となった。2018年は故障予知などを前提とした、センシングやデータ管理などが進み、予兆保全に関する各種製品開発やソリューションが数多く登場する見込みだ。製造業の産業構造を大きく変えるといわれている「第4次産業革命」。そこで語られることは抽象的で、いまいちピンと来ません。本連載では、そうした疑問を解消するため、第4次産業革命で起きていることや、必要となることについて分かりやすくお伝えするつもりです。第7回は、前回に引き続き「製造業のサービス化」についてご紹介します。Maintenance)とは何か、そして実際に成果を得るためにどういうことに取り組めばいいかという点を解説する。第4回となる今回は、「TPMの8つの活動(8本柱)」のうち計画保全と品質保全について紹介する。第3次ブームを迎えたAI(人工知能)。製造業にとっても重要な要素技術になっていくことは確実だ。2017年からは、このAIを製品にいかにして組み込むかが大きな課題になりそうだ。世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。SNSFacebookXITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。