Facility AssistとAI・機械学習による、故障予知サービス「 MMPredict」とrakumoカレンダーの比較

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資料更新日:2021/09/22

設備監視パッケージ Facility Assist 「Facility Assist」は設備や機器の安定稼働と状態の「見える化」に必要な機能をパッケージ化し、 クラウド・オンプレに対応した設備監視システムです。 パッケージ化したアプリケーションを使用する事で遠隔保守の簡易化、要員不足対策、故障を早期に予知、 リカバリ時間の短縮など多数の導入メリットが期待できます。 ■システムの構成 Facility Assist対応製品を組み合わせて接点入力・接点出力・アナログ入力・パルス入力などの 様々なデータを収集し、インターネットや閉域網経由でセンターサーバにデータを送信…

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資料更新日:2021/09/22

概要:AI・機械学習による設備の予知保全を実現!ダウンタイム・ゼロに 「MMPredict」は、IoTプラットフォーム「MMCloud」で蓄積したデータを機械学習し故障予知を行います。 異常に起因する箇所を推定でき、製造計画に合わせ効果的に対策を打つことで、保守コストを削減します。 特許出願中の知見追加学習機能により、使いながら検知精度を高めることができます。 特長:使い続けることで予知精度が更に良くなる故障予知サービス ・正常状態をモデル化 複数データの相関関係に着目し、AI・機械学習により正常モデルを作成。 ・定周期で自動判定 正常モ…

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資料更新日:2016/09/15

rakumoカレンダーは、Google カレンダーを日本企業の組織体系に適したグループカレンダーとして再デザイン。 組織体系と連携した個人、グループ(部署)単位でスケジュールを簡単に閲覧し、設備予約・施設予約も合わせて実施することができます。また、ユーザー企業の営業時間に合わせたスケジュール表示や、施設/設備、会議室と組織グループを分けた表示機能など利用者の視点に立ったUI設計により、使いやすいサービスを提供します。 rakumoカレンダーは、rakumoケイヒ、rakumoワークフローを連携するとよりラクになるサービスがあります。毎月の交通費計算が…

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