当社では設備エンジニアを雇用していません。
また、各機器の稼働状況を監視することも可能です!

クラウドベースのデジタルイノベーション企業がInnolux Corporationと提携し、NeoEdgeプラットフォームを用いてPRiSMデータセンシングプラットフォームを強化する。
Physical AIモデルは、デバイスの状態指標(HI)と残存寿命予測(RUL)を同時に追跡するために使用されます。
1,000台以上のデバイスで検証した結果、異常検出率は80%を超えました。
購読すればすぐに利用できます。独自のエンジニアリングチームを構築する必要はありません。データは企業内部に保存されるため、セキュリティと効率性の両方が実現されます。

ある企業は1万ドルを投資し、41万ドルの利益を得た。
今すぐ登録して、AIを活用したデバイスの状態管理を即座に始めましょう。

追加の機器エンジニアを雇うことなく、機器の状態を独自に監視できます。

補助金プログラムカード

政府補助金

NT$410,000

会社による自己負担

NT$10,000

課題と問題点

Neoedge AIoT エンタープライズの課題 – 左画像、右テキスト、中央揃えバージョン

機器の状態を監視するのは難しい

定量的な指標がなければ、管理者は工場内のすべての設備のリアルタイムの健全性を正確に把握することが困難になる。

突然の操業停止は甚大な損失をもたらした。

予期せぬ機器の故障は、生産ラインの予期せぬ中断や予備部品在庫の無駄につながる可能性がある。

機密データ漏洩のリスク

従来のクラウドソリューションは、企業の間で基幹業務データの漏洩に関する懸念を引き起こしており、これは企業の競争優位性に影響を与える可能性がある。

AIを活用した専門的な運用・保守チームの不足

中小企業は、高額な費用がかかるデータサイエンティストやAIエンジニアのチームを採用し、維持することに苦労している。

Innolux PRiSM AI前駆体診断プラットフォームソリューション(NeoEdge X搭載)を選ぶ理由とは?

従来の機器メンテナンスは、多くの人員と初期投資を必要とし、異常の兆候をタイムリーに検出できないことが多い。
予期せぬ操業停止による損失を正確に見積もることは困難である。
NeoEdge X PRiSM AI 予兆診断プラットフォーム
時間周波数特性、健全性指標(HI)、および残存耐用寿命(RUL)分析を組み合わせることで、異常を早期に検出することができる。
社内テストチームを構築する必要はなく、購読して使用するだけで済むため、導入のハードルが大幅に下がります。
AIによる継続的な監視と予測を行うことで、ダウンタイムを計画的なメンテナンスへと転換し、稼働時間を直接的に向上させることができます。
すべてのデータ分析は企業の末端で行われるため、製造上の機密情報が工場外に漏洩することはありません。

NeoEdgeアーキテクチャ図:NeoEdge CentralとNeoEdge Xのライフサイクル

AIによるデュアルトラック監視により、機器の状態を明確に把握できます。

NeoEdge X PRiSMは、単一の指標からシステム全体の健全性分析まで、リアルタイムの検出と長期的な予測を提供し、保守に関する意思決定の根拠となります。

Neoedge AIoTの機能

機器健全性指標

工場内のすべての設備の健康状態を即座に定量化し、包括的な理解を得ることができます。

残存耐用年数

残りの稼働時間を予測することで、予期せぬダウンタイムを回避し、メンテナンススケジュールを事前に計画し、スペアパーツの在庫コストを削減できます。

データは工場から持ち出されない

分析結果は企業内に保持され、サイバーセキュリティと効率性のバランスが保たれる。

購読すればすぐに利用可能。クラウド経由のリモートサポートも提供。

NeoEdge Centralのリモートモニタリングを利用すれば、自社でチームを構築することなく、プロフェッショナルなサポートを受けることができます。

1,000台以上のデバイスで検証済みのアプリケーション事例

事後保全から事前予測まで、アルゴリズムとモデルは実際の生産環境において画期的な成果を上げてきた。

指標カード

80%+

異常検出率

精密早期警戒装置の劣化

1,000+

台湾製機器の実証検証

このアルゴリズムの信頼性は検証可能である。

60%

メンテナンス費用を節約

計画外のダウンタイムによる損失を削減する

30日前

メンテナンスアラームを発行する

事前に保守リソースを配置する

データソース:イノラックス株式会社の協力事例

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AIにすべての生産ラインを守らせましょう