“いつもと違う”を発見し、故障や異常を未然に防ぐ。従来からの課題となっているCBM(状態基準保全)を実現し保全の効率化を実現。通常時に存在するセンサ間の不変的な関係性(インバリアント)をモデル化します。異常(いつもと違う状態)を予兆段階で検出します。異常発生個所の特定が可能となることで重大事故を防ぎ、従来からの課題となっているCBM(状態基準保全)※を実現し保全の効率化を実現します。※CBM(状態基準保全):機器の状態監視を継続して行い、異常や劣化の兆候が現れた箇所を都度メンテナンする保全方法。定期メンテナンスと比べて早い段階で異常を発見できることに加え、異常や劣化の状態に合わせた保全が可能なため、無駄なコストの発生を抑えます。全てのセンサデータからセンサ間の関係性が強いものを抽出し、抽出した一対一の通常時における振る舞いをモデル化します(モデル化とは、通常稼働状態(=“いつもの状態“)における一対一の関係式を作り出すこと)。POINT02“いつもと違う”をいち早く発見モデル化されたセンサ間の関係式は、高速演算可能なように単純化されています。そのため、収集される大量のデータとリアルタイムで比較することができ、人が気づきにくい僅かな変化や、過去に経験のない未知の異常を早い段階で発見することが可能となります。最適なパフォーマンスとキャパシティのマネジメントを提供。製造業の共通課題解決策を具現化。